梅科尔工作室-华为云ModelArts第一次培训

本文记录了使用华为云ModelArts进行AI模型训练的过程,包括数据上传、在线标注、模型训练和部署。通过ModelArts,可以便捷地进行物体检测,如花卉数据集的图像分类,并能快速将模型上线。

前言

本文是学习使用华为云ModelArts平台的笔记,感谢李琎学长的培训。


一、华为云ModelArts是什么?

ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型。

二、使用步骤

2.1生成OBS桶访问密钥

生成之后用来登录OBS客户端,注:生成后要及时下载。

 2.2修改ModelArts全局配置

在这里新增一个委托服务。

2.3导入mask数据

新建一个桶(区域要一致,华北-北京四),然后将下载好的数据上传到其中

2.4AI Gallery-算法集市

AI Gallery_算法_开发者_华为云 (huaweicloud.com)

在AI Gallery下载花卉数据集

2.5创建物体监测项目

注意:要选择正确的OBS桶路径,创建之后稍等片刻数据集就会同步。

2.6在线标注(体力活)

 2.7训练

注意及时点击停止,防止过度扣费。

2.8部署上线(此处为狗子和猫猫的图像分类)

训练完成后可以将算法模型部署上线,然后进行测试。


总结

以上就是我的ModelArts的学习笔记,再次感谢李学长的教学。

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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