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MindSpore手写数字识别初体验,深度学习也没那么神秘嘛

摘要:想了解深度学习却又无从下手,不如从手写数字识别模型训练开始吧! 深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落,给生活带来极大便利。即便如此,依然有很多人觉得深度学习高深莫测、遥不可及,的确,它有深奥之处,非专业人士难以企及,但也有亲和力十足的一面,让没有基础的小白也能轻松上手,感受深度学习的魅力,接下来要介绍的手写数字识别模型训练正是如此。 手写数字识别初探 手写数字识别是计算机视觉中较为简单的任务,也是计算机视觉领域发展较早的方向之一,早期主要用于银行汇款、单号识别、邮政信件、包裹的手写、邮编识别等场景,目前手写数字识别已经达到了较高的准确率,得到大规模的推广与应用。虽然手写数字识别本身的领域比较狭窄,实用性有限,但是在它基础上发展起来的卷积神经网络等计算机视觉技术早已应用在更为复杂的任务中,因此,手写数字识别也成为计算机视觉领域衡量算法表现的一个基准任务。所以,通过这一实践场景来了解神经网络开发和训练,可谓再好不过了。如何使用深度学习框架MindSpore进行模型开发与...

5000多张数据表,如何用SQL迁移到数据仓库?

点击关注上方“SQL数据库开发”, 设为“置顶或星标”,第一时间送达干货 需求背景 最近公司打算集中梳理几大业务系统的数据,希望将各个业务系统中的数据集中到数据仓库中。总共有5000多张数据表,但是好在业务数据量没有像电商那么庞大,也就几十个G。 需求分析 其实这个需求很简单,就是把这5000多张不同数据库中的表放到一个地方。需要注意的有以下几点: 1、数据来自各种不同类型的数据库,有SQL Server,MySQL和Oracle 2、表的数据量较多,一个一个写查询代码肯定不现实 3、后续数据仓库的维护 方案建议 由于数据量不是很大,我打算用DBLINK来实现从不同的库中抽取数据到数据仓库中。 方案思路 1、创建不同的DBLINK 数据仓库我们目前使用的是SQL Server的服务器,整体性能还可以。但是业务系统的数据库类型不一,在新建DBLINK时有不同的要求: a、针对SQL Server的业务数据库可以直接在服务器上新建 b、针对MySQL和Oracle的业务数据库需要先使用ODBC作用中间组件来配置。 2、查询数据库中的所有表表名 每个业务数据库都是全库抽取,那么首先需要找到这...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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