作者：王磊更多精彩分享，欢迎访问和关注：https://www.zhihu.com/people/wldandan在上一篇【MindSpore易点通机器人-05】问答数据预处理及编码，我们为大家讲述了机器人问答数据预处理及编码，本篇为大家介绍机器人基于什么模型实现问答匹配及推荐功能。答案搜索的核心逻辑是使用用户的输入去匹配知识库中的问题，然后返回匹配度最高的问题的答案。在第一个迭代开发中，我们的数据集规模比较局限，因此，不需要使用复杂的模型来实现QA和推荐功能。这里我们使用了一个基于相似度的简单模型all-MiniLM-L6-v2，通过对相似度的判断来实现问答以及推荐功能：问题和知识库中的问题
问题描述：按照Mindspore官网上在安卓上配置MindsporeLite的教程在鸿蒙上进行配置在安卓上可以正常部署，但在DevEcoStudio上配置后显示如下错误:程序包com.mindspore.lite不存在importcom.mindspore.lite.Model; ^解答：你好，harmonyOS目前不支持arr包，具体可以参考鸿蒙论坛的这个讨论：华为开发者论坛
深度学习是人工智能领域中的一种技术，主要利用神经网络进行训练，从而让计算机能够从数据中自动学习。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面已经展现出了出色的表现。自然语言处理是指让计算机理解并处理人类语言的技术。它涉及到分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、文本生成等多个方面。自然语言处理技术的应用非常广泛，例如智能客服、机器翻译、问答系统、情感分析、舆情分析等。鸿蒙系统内置了深度学习框架MindSpore。MindSpore是华为开发的一款面向全场景的开源深度学习框架，它支持自动求导、多种类型的数值精度、动态图和静态图混合编程模式、异构分布式训练等。借助于MindSpore
首先我们要先了解深度学习的概念和AI计算框架的角色（https://zhuanlan.zhihu.com/p/463019160），本篇文章将演示怎么利用MindSpore来训练一个AI模型。和上一章的场景一致，我们要训练的模型是用来对手写数字图片进行分类的LeNet5模型请参考（http://yann.lecun.com/exdb/lenet/）。图1MindSpore使用流程安装MindSporeMindSpore提供给用户使用的是Python接口（什么是Python，请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/462756985），所以我们首先需要安装MindSpo
芯片制造流程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/357960741华为芯片介绍：https://www.zhihu.com/question/458030337/answer/19237365161、抛开芯片，鸿蒙+欧拉系统，把这两个放在一起，大家就明白了吧。2、鸿蒙系统代表着：手机系统、平板系统、电视/手表等物联网系统，大多数是移动终端和嵌入式系统，3、而欧拉系统则是服务器系统，大型集群服务器，高并发服务器。这样相辅相成地把服务器+终端生态全部开放出去，再加上软件的国产化趋势，会有越来越多的企业进入“华为生态”。4、在手动编程、半自动编程的基础上，今年将提供全自动的并
昇思MindSpore资深开发者、00后、女性开发者……现今就读于上海大学的大四学生王洁怡有不少令人印象深刻的标签。“薅羊毛”一词被王洁怡同学用来形容她在昇思开源社区的学习过程，通过昇思开源社区免费学习课程，结交志同道合的技术专家，从而提升技术实力和视野。带着对这位昇思MindSpore新生代优秀开发者的好奇，51CTO邀请到了王洁怡，与她聊了聊她的开发者故事。一、要闯关，要吃“蘑菇”还在上大学四年级的王洁怡加入昇思开源社区的时间不算长，但已经成为AI安全SIG成员并参与安全领域论文解读分享，她在昇思MindSpore上用差分隐私优化器训练神经网络模型尝试模型开发，甚至使用昇思MindSpor
计算机视觉是当前深度学习研究最广泛、落地最成熟的技术领域，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景有广泛应用。从2012年AlexNet在ImageNet比赛夺冠以来，深度学习深刻推动了计算机视觉领域的发展，当前最先进的计算机视觉算法几乎都是深度学习相关的。深度神经网络可以逐层提取图像特征，并保持局部不变性，被广泛应用于分类、检测、分割、跟踪、检索、识别、提升、重建等视觉任务中。结合图像分类任务，了解MindSpore如何应用于计算机视觉场景，如何训练模型，得出一个性能较优的模型。 CIFAR-10是一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10个类别的RGB彩色图片
近日，昇思MindSpore正式通过SGSBrightsight实验室的安全评估，获得了AI框架领域的首份CCEAL2+证书。作为全球最大的独立认证机构，SGSBrightsight可以说是全球为数不多被广泛认可的安全实验室。同时CC认证也是目前全球认可度和权威性最高的IT产品安全认证，主要用于评估产品的安全性、可靠性以及对信息隐私的保护。在过去很长一段时间里，AI框架和CC认证很少被同时提及，其中的原因离不开AI框架的开源属性，加上人工智能的产业应用才刚刚起步，业界的焦点常常是准确性和易用性，安全性的课题被选择性忽略。可为何昇思MindSpore主动送测SGSBrightsight实验室，并
1.背景:华为在各大重点大学,都有基于mindspore的深度学习课程,常常会发放代金券供学生们实验并提交作业(我白嫖了NKU的)。一开始我也尝试过colab或者本机PC（windows），但是发现这些环境mindspore环境要么支持地不太好（例如一些mindspore配套的包不能适配），要么就是自己手动安装mindspore过程中，还需要解决一些包冲突问题。总而言之，既然发了代金券，不用白不用。modelarts上实验大体记录：实验代码(华为老师布置的作业)：生成式对抗网络生成二次元头像2.实验场景:modelartsNotebook环境下训练生成式对抗网络生成二次元头像mindspore
文章目录前言一.实验环境二.安装ubuntu虚拟机2.1.下载ubuntu镜像2.2配置虚拟机2.3安装操作系统三.安装MindSpore20.0-alpha3.1下载需要的安装程序脚本3.2安装MindSpore2.0.0-alpha和Python3.73.3开始手动安装3.4.安装gcc3.5.安装MindSpore3.6.验证是否成功：四.实现数据变换Transforms4.1compse模块4.2mindspore.dataset.vision模块4.2.1Rescale4.2.2Normalize4.23HWC2CWH4.3TextTransforms4.3.1BasicTokeni
