mindspore掌中宝是依靠功能强大的智能计算框架，不仅在学术上有着巨大的作用，也能满足工业方面的性能需求，支持照片检测、代码分享、场景识别等诸多功能，对于开发者而言此软件也极为实用，极大提升了编程的效率，让用户可在短时间内完成调试及部署等操作。
软件功能
1、识别垃圾类别，通过垃圾分类功能可以利用相机检测识别垃圾的类别；
2、检测场景范围状况，使用场景检测功能扫描识别当前的场景并获取参数信息；
3、照片经检测识别，点击照片检测即可马上打开照片并查看其中的各种检测元素；
4、给该软件点赞，能在我的主页选择点赞功能并根据自己的使用体验给软件点赞；
5、将软件分享给自己的好友，选择并点击一键分享功能即可将软件分享；
6、查询代码资源，进入到官方代码仓中就能从中查找需要的代码内容资源；
软件特色
极致性能
高效的内核算法和汇编级优化，支持cpU、GPU、NPU异构调度，最大化发挥硬件算力，最小化推理时延和功耗。
轻量化
提供超轻量的解决方案，支持模型量化压缩，模型更小跑得更快，使能模型极限环境下的部署执行。
全场景支持
支持ios、Android等手机操作系统以及LiteOS嵌入式操作系统，支持手机、大屏、平板、IoT等各种智能设备上的应用。
高效部署
支持MindSpore/TensorFlow Lite/Caffe/Onnx模型，提供模型压缩、数据处理等能力，统一训练和推理IR，方便用户快速部署。
快速入门
通过一个实际样例实现手写数字的识别，带领大家体验MindSpore基础的功能，一般来说，完成整个样例实践会持续20~30分钟。
情感分析
构建一个自然语言处理的模型，通过文本分析和推理实现情感分析，完成对文本的情感分类。
图像分类
结合CIFar-10数据集，讲解MindSpore如何处理图像分类任务。
识别猫狗APP
在PC上对预训练模型进行重训，在手机终端完成推理和部署，1小时内体验MindSpore端边云全场景开发流程。
适用场景
图像分类
您可以使用预制图像分类模型，识别摄像头输入帧中的物体。
目标检测
您可以使用预置目标检测模型，检测标识摄像头输入帧中的对象并添加标签，并用边框标识出来。
图像分割
图像分割可用于检测目标在图片中的位置或者图片中某一像素是输入何种对象的。
mindspore掌中宝软件优势
1、图像分割：可用于检测目标在图片中的位置，或判断图片中某一像素对应的对象类型。
2、图像分类：提供预制图像分类模型，能识别摄像头输入帧中包含的物体，实现快速识别。
3、目标检测：配备预置目标检测模型，可检测并标识摄像头输入帧中的对象，添加标签且用边框标注。
软件内容
1、极致性能：采用高效内核算法与汇编级优化，支持 cpu、GPU、NPU 异构调度，最大化硬件算力，最小化推理时延与功耗。
2、全场景支持：兼容 iOS、Android 等手机系统及 LiteOS 嵌入式系统，适配手机、大屏、平板、IoT 等各类智能设备的智能应用。
3、轻量化：提供超轻量解决方案，支持模型量化压缩，让模型体积更小、运行更快，实现智能模型在极限环境下的部署执行。
软件特点
1、简单的开发体验：助力开发者实现网络自动切分，仅需串行表达即可完成并行训练，降低开发门槛，简化开发流程。
2、灵活的调试模式：具备训练过程静态执行与动态调试能力，开发者变更一行代码即可切换模式，快速在线定位问题。
3、充分发挥硬件潜能：最佳匹配昇腾处理器，最大程度释放硬件能力，帮助开发者缩短训练时间，提升推理性能。
4、全场景快速部署：支持云、边缘及手机端的快速部署，实现更优资源利用与隐私保护，让开发者专注于智能应用创作。
