HCCDA – AI华为云人工智能开发者认证60判断题及答案+针对华为云人工智能开发者认证理论考试+原题题库

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解压到按键精灵lib文件夹下即可调用 APIKey = "填写自己的" ’加在引号里头，别丢了引号 SecretKey= "填写自己的" //在脚本开始就指定好APIKey和SecretKey的值，后面只需要填写需要识别区域的坐标值即可。 test = Lib.baiduOCR.Words(APIKey,SecretKey,56,0,209,39) TracePrint "识别结果为："& test

Hi3521DV200 H.265 编解码 AI 处理器是上海海思技术有限公司推出的一个高性能的AI处理器，该处理器具有强大的视频编解码能力和智能视觉处理能力，主要应用于智能家居、安防监控、自动驾驶、机器人等领域。 知识点一：处理器架构 Hi3521DV200采用ARM Cortex A7四核处理器，主频为1.2GHz，具有32KB L1 I-Cache和32KB L1 D-Cache，256KB L2 Cache，支持NEON/FPU多协议视频编解码。该处理器架构设计旨在提供高性能、低功耗的视频编解码和智能视觉处理能力。 知识点二：视频编解码能力 Hi3521DV200支持H.265、H.264、MJPEG/JPEG等多种视频编解码格式，具有强大的视频编解码性能，能够满足不同应用场景的需求。该处理器支持多码流编解码，最高可达4x1080p@30fps H.265/H.264编码+4xD1@30fps H.265/H.264编码+4x1080p@30fps H.265/H.264解码+4x1080p@2fps JPEG编码。 知识点三：智能视觉处理能力 Hi3521DV200具有强大的智能视觉处理能力，支持神经网络推理引擎（NNIE），具有0.8Tops运算性能，支持多种神经网络，能够实现人脸检测/识别、目标检测/跟踪等多种应用。该处理器还支持智能视觉引擎（IVE），能够实现目标跟踪等功能。 知识点四：视频与图形处理能力 Hi3521DV200支持视频与图形处理，能够实现de-interlace、锐化、3D 去噪、动态对比度增强、马赛克处理等前、后处理功能。该处理器还支持视频、图形输出抗闪烁处理，支持视频1/15～16x缩放、图形1/2～2x缩放，支持4个遮挡区域和8个区域OSD叠加。 知识点五：视频接口 Hi3521DV200具有多种视频接口，包括MIPI D-PHY接口、HDMI 1.4b高清输出接口、VGA高清输出接口等。该处理器能够支持多种视频输入格式，包括BT.656和BT.1120，能够实现高质量的视频输入和输出。 Hi3521DV200 H.265 编解码 AI 处理器是一个功能强大、性能出色的处理器，能够应用于智能家居、安防监控、自动驾驶、机器人等领域，满足不同应用场景的需求。

面对校园出现的新情况、新挑战，学校最期待改进的主要围绕着设备系统的性能展开，包括准确率、稳定性、扩展性、开放性及和实际应用需求的贴合度等。针对校园存在的情况，通过“5G+AI智能技术”支持诞生的智慧校园解决方案 【5G AI智慧校园解决方案】是现代教育领域中一项创新技术的应用，旨在解决传统校园面临的诸多挑战，如网络维护困难、信息孤岛、无线网络接入问题以及资源利用效率低下等。该方案结合了5G通信技术和人工智能（AI），旨在提升教育质量和管理效率。 在4G时代，智慧教育建设虽然取得了一定的进步，但依然存在一些痛点。网络维护困难，各业务系统间存在信息孤岛，导致数据无法有效整合和利用。新业务需求的时延和带宽要求难以满足，如8K视频、AR/VR教学、人脸识别等，这些都需要大带宽和低时延的支持。此外，无线网络的高并发接入问题也是个难题，WiFi网络的覆盖和切换不稳定，且数据传输安全性不足。学校机房的建设和维护成本高，资源共享困难。 5G的到来为智慧教育带来了新的机遇。5G的高带宽、海量连接和低时延特性，能够支持高清音视频的实时交互，实现AR沉浸式教学，同时支持远程自然交互式的教学体验，如全息投影，使得远程教育更加生动。此外，5G还能实现泛在无线接入，便于移动式远程教学，如应急救灾现场的教学。通过5G接入，教学设备可以快速部署，减少重复建设，降低成本。 AI与大数据的结合则为教育提供了更精细化的分析。AI+大数据分析能打造全景式的大数据校园驾驶舱，实时监测各项数据，为精准教学、智能辅导、智能批改提供支持，实现教学质量的提升和管理效率的优化。同时，智慧校园的网络架构建设，如区域数据中心，有助于数据的统一管理和应用的集成，形成一个全面覆盖的智慧教学系统。 智慧校园解决方案还包括智能考勤、电子班牌、人脸识别和行为分析，以增强校园安全。例如，通过人脸识别技术进行智能考勤，利用行为分析技术预防潜在的安全风险。此外，5G技术与AI的结合还实现了校园安防的智能化，如移动视频监控、自主定位导航，以及无人机、摩托车等立体巡防，确保校园安全。 5G AI智慧校园解决方案通过技术创新，旨在构建一个高效、安全、智能的教育环境，提高教学质量和管理水平，满足未来教育多元化、个性化的需求，推动教育信息化向更高层次发展。

负责预处理，今天辞职的AI 这是用于使用AI进行数据预处理的辅助应用程序的后端代码。 后端结构由Spring Boot，Tomcat，JPA和MySQL组成。 介绍。 负责预处理的AI应用程序支持图像标签，OCR标签和语音标签帮助。 图像标签 图像标签UI和实现信息如下。 OCR标签 OCR标签UI和实现信息如下。 语音标签 语音标签UI和实现信息如下。 游戏化 为了增加用户的参与度，我们增加了游戏化功能。 团队成员。

Thoughtful Data Science: A Programmer's Toolset for Data Analysis and Artificial Intelligence with Python, Jupyter Notebook, and PixieDust Bridge the gap between developer and data scientist by creating a modern open-source, Python-based toolset that works with Jupyter Notebook, and PixieDust. Key Features Think deeply as a developer about your strategy and toolset in data science Discover the best tools that will suit you as a developer in your data analysis Accelerate the road to data insight as a programmer using Jupyter Notebook Deep dive into multiple industry data science use cases Book Description Thoughtful Data Science brings new strategies and a carefully crafted programmer's toolset to work with modern, cutting-edge data analysis. This new approach is designed specifically to give developers more efficiency and power to create cutting-edge data analysis and artificial intelligence insights. Industry expert David Taieb bridges the gap between developers and data scientists by creating a modern open-source, Python-based toolset that works with Jupyter Notebook, and PixieDust. You'll find the right balance of strategic thinking and practical projects throughout this book, with extensive code files and Jupyter projects that you can integrate with your own data analysis. David Taieb introduces four projects designed to connect developers to important industry use cases in data science. The first is an image recognition application with TensorFlow, to meet the growing importance of AI in data analysis. The second analyses social media trends to explore big data issues and natural language processing. The third is a financial portfolio analysis application using time series analysis, pivotal in many data science applications today. The fourth involves applying graph algorithms to solve data problems. Taieb wraps up with a deep look into the future of data science for developers and his views on AI for data science. What you will learn Bridge the gap between developer and data scientist with a Python-based toolset Get the most out of Jupyter Notebooks with new productivity-enhancing tools Explore and visualize data using Jupyter Notebooks and PixieDust Work with and assess the impact of artificial intelligence in data science Work with TensorFlow, graphs, natural language processing, and time series Deep dive into multiple industry data science use cases Look into the future of data analysis and where to develop your skills Who this book is for This book is for established developers who want to bridge the gap between programmers and data scientists. With the introduction of PixieDust from its creator, the book will also be a great desk companion for the already accomplished Data Scientist. Some fluency in data interpretation and visualization is also assumed since this book addresses data professionals such as business and general data analysts. It will be helpful to have some knowledge of Python, using Python libraries, and some proficiency in web development. Table of Contents Chapter 1 Perspectives on Data Science from a Developer Chapter 2 Data Science at Scale with Jupyter Notebooks and PixieDust Chapter 3 PixieApp under the Hood Chapter 4 Deploying PixieApps to the Web with the PixieGateway Server Chapter 5 Best Practices and Advanced PixieDust Concepts Chapter 6 Image Recognition with TensorFlow Chapter 7 Big Data Twitter Sentiment Analysis Chapter 8 Financial Time Series Analysis and Forecasting Chapter 9 US Domestic Flight Data Analysis Using Graphs Chapter 10 Final Thoughts

1.版本：matlab2022A，包含仿真操作录像和代码中文注释，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：5G-noma通信，SCMA编译码 3.内容：基于5G-noma通信系统的SCMA算法matlab仿真。稀疏码分多址（SCMA）是一种新型非正交多址技术，具有过载通信的特点。 PRE_o=zeros(PAR.FN,PAR.Data_length); for data_ind=1:PAR.Data_length for v=1:PAR.VN PRE_o(:,data_ind)=PRE_o(:,data_ind)+PAR.CB(:,data_source(v,data_ind),v); end end 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

CentOS7版本：CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) 网卡版本：Ethernet controller: Realtek Semiconductor Co., Ltd. RTL8125 2.5GbE Controller (rev 05) 安装步骤： 1.在BIOS中关闭Secure Boot，不关闭的情况下驱动安装成功也无法联网。 2.在packages目录下执行 rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force 3.成功后执行 rm -f /lib/modules/$(uname -r)/build ln -s /usr/src/kernels/$(uname -r)/ /lib/modules/$(uname -r)/build 4.在r8125-9.011.01目录下执行 sh autorun.sh 安装成功后将会自动连接有线网络。 具体可参考网址：https://blog.csdn.net/asdasdsaff/article/details/132687312

Azure AI 900 学习测试题知识点总结 Azure AI 900 学习测试题是微软官方提供的一份学习资源，旨在帮助用户熟悉 Azure 人工智能PLATFORM 的各项功能和技术。以下是该资源的知识点总结： 知识点1: Azure 人工智能 PLATFORM 介绍 Azure 人工智能 PLATFORM 是微软提供的一款基于云端的人工智能服务平台，旨在帮助开发者和企业快速构建、部署和管理人工智能模型。该平台提供了多种人工智能服务，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。 知识点2: Azure AI 900 认证考试大纲 Azure AI 900 认证考试是微软官方提供的一项认证考试，旨在评估考生的 Azure 人工智能 PLATFORM 使用能力和知识。该考试涵盖了 Azure 人工智能 PLATFORM 的多方面知识，包括人工智能模型的开发、部署和管理等。 知识点3: Azure AI 900 学习资源 Azure AI 900 学习资源提供了多种学习资源，包括在线课程、实践 LAB、视频教程等，旨在帮助用户快速学习和掌握 Azure 人工智能 PLATFORM 的使用。 知识点4: AI-900 125Q 试题详解 AI-900 125Q 试题是 Azure AI 900 认证考试的试题库，涵盖了 Azure 人工智能 PLATFORM 的多方面知识，包括人工智能模型的开发、部署和管理等。该试题库旨在帮助用户更好地掌握 Azure 人工智能 PLATFORM 的使用。 知识点5: Azure 人工智能 PLATFORM 的应用场景 Azure 人工智能 PLATFORM 可以应用于多个领域，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等，旨在帮助企业和组织解决实际问题和挑战。 知识点6: Azure 人工智能 PLATFORM 的技术架构 Azure 人工智能 PLATFORM 的技术架构包括数据准备、模型训练、模型部署和模型管理等多个方面，旨在帮助开发者和企业快速构建、部署和管理人工智能模型。 知识点7: Azure 人工智能 PLATFORM 的安全性和合规性 Azure 人工智能 PLATFORM 提供了多种安全和合规性功能，旨在保护用户的数据和模型，确保用户的隐私和安全。 知识点8: Azure 人工智能 PLATFORM 的成本和定价 Azure 人工智能 PLATFORM 提供了多种定价模式，旨在满足不同用户的需求和预算，帮助用户更好地掌握 Azure 人工智能 PLATFORM 的使用。 知识点9: Azure 人工智能 PLATFORM 的开发和集成 Azure 人工智能 PLATFORM 可以与多种开发工具和框架集成，旨在帮助开发者和企业快速构建、部署和管理人工智能模型。 知识点10: Azure 人工智能 PLATFORM 的未来发展 Azure 人工智能 PLATFORM 的未来发展将会继续推动人工智能技术的发展，旨在帮助企业和组织更好地解决实际问题和挑战。