目录网盘文件永久链接 1.1 NAIE云服务整体架构 2.1 数据生命周期安全 2.2 数据服务简介 2.3 数据采集 2.4 数据治理 2.5 数据探索 2.6 数据标注 2.7 数据安全 2.8 数据目录 3.1 AutoML基础.1 3.1 AutoML基础.2 3.2 训练服务简介 3.3 数据集处理 3.4 特征工程简介 3.5 模型训练简介 3.6 模型管理 3.7 模型包开发 3.8 云端推理服务 4.1 网络AI框架概述 4.2 网络AI框架界面功能演示 5.1.1 基站节能数据集及特征介绍.1 5.1.1 基站节能数据集及特征介绍.2 5.1.2 基站节能算法解析（流量预测）.1 5.1.2 基站节能算法解析（流量预测）.2 5.2.1 日志异常检测数据集及特征介绍 5.2.2 日志异常检测算法解析.1 5.2.2 日志异常检测算法解析.2 5.3.1 硬盘故障数据集及特征介绍 5.3.2 硬盘故障算法解析.1 5.3.2 硬盘故障算法解析.2 5.3.3 硬盘故障预测模型推理应用 5.4.1 核心网KPI异常检测数据集及特征介绍.1 5.4.1 核心网KPI....

VC6.0 MFC 人机对战五子棋

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开发单位：鹏城实验室(PCL)，清华大学(THU) 特别感谢国防科技大学窦勇老师及其团队的宝贵意见和支持 AIPerf Benchmark v1.0 Benchmark结构设计 关于AIPerf设计理念，技术细节，以及测试结果，请参考论文： AIPerf Benchmark基于微软NNI开源框架，以自动化机器学习（AutoML）为负载，使用network morphism进行网络结构搜索和TPE进行超参搜索。 Benchmark安装说明 本文用于在容器环境下运行Benchmark 一、Benchmark环境配置、安装要求 (本文档默认物理机环境已经安装docker、nvidia-docker) Benchmark运行环境由Master节点-Slaves节点组成，其中Mater节点不参与调度不需要配置GPU/加速卡，Slave节点可配置多块加速卡。 1.物理机环境配置 (物理机执行：

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pyqt5+AI健身+mediapipe 可视化界面opencv实现人体关键点检测，AI健身计数等功能。详细：https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/124670291?spm=1001.2014.3001.5502。使用OpenCV+mediapipe的BlazePose以及前端界面的Qt Designer+Pyqt5实现的一个基于人体姿态识别的AI健身系统，可以实现选择打开图片文件或者是视频文件，具有视频的关闭播放和更换视频播放等功能。视频可以在CPU下实时检测。 注： 1.中间数字为角度。采用的是12，14，16，可自由更改。 2.左上角为fps，左下角为次数统计。 3.关闭视频后再打开视频，检测速度有明显提升，暂没发现是什么原因。