檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
學(xué)習(xí)方法——深度前饋網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機(jī)，深度自編碼器等。深度學(xué)習(xí)的思想：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過(guò)構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行多層表示，以期通過(guò)多層的高層次特征來(lái)表示數(shù)據(jù)的抽象語(yǔ)義信息，獲得更好的特征魯棒性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
從容的solo面試官，如果你是面試官：你就可以將應(yīng)聘者拷問(wèn)到骨子里！總之我們大家一起將自己的面試經(jīng)驗(yàn)以及學(xué)習(xí)到的知識(shí)點(diǎn)匯聚于此，形成一套體系的前端面試寶典。讓讀者無(wú)論是面試還是學(xué)習(xí)都能夠有非常大的收獲。就讓我們攜手共筑前端面試寶典吧?。?！創(chuàng)作模板：攜手共筑前端面試寶典題目一考點(diǎn)答
等。2.機(jī)器學(xué)習(xí)常用的聚類算法，Kmeans,BDSCAN，SOM（個(gè)人論文中使用的算法），LDA等算法的原理，算法（模型）中參數(shù)的確定，具體到確定的方法；模型的評(píng)價(jià)，例如LDA應(yīng)該確定幾個(gè)主題，Kmeans的k如何確定，DBSCAN密度可達(dá)與密度直達(dá)。聚類是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種重要的
1.事務(wù)四大特性 原子性，要么執(zhí)行，要么不執(zhí)行 隔離性，所有操作全部執(zhí)行完以前其它會(huì)話不能看到過(guò)程 一致性，事務(wù)前后，數(shù)據(jù)總額一致 持久性，一旦事務(wù)提交，對(duì)數(shù)據(jù)的改變就是永久的2.MYSQL的兩種存儲(chǔ)引擎區(qū)別（事務(wù)、鎖級(jí)別等等），各自的適用場(chǎng)景索引區(qū)別Hashhash索引，等值查詢效率高，不能排序
首先要明白什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點(diǎn)是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機(jī)器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深度學(xué)習(xí)是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)習(xí)的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱OMAI平臺(tái)）即是在上述前提下誕生的平臺(tái)軟件。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是具備深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺(tái)軟件。OMAI平臺(tái)以支持高性能計(jì)算技術(shù)和大規(guī)模分
什么是深度學(xué)習(xí) 要理解什么是深度學(xué)習(xí)，人們首先需要理解它是更廣泛的人工智能領(lǐng)域的一部分。簡(jiǎn)而言之，人工智能涉及教計(jì)算機(jī)思考人類的思維方式，其中包括各種不同的應(yīng)用，例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它使計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下能夠更好地完成
Intelligence）。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)言和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前
同的特征置于哪一層。也就是說(shuō)，相比于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要提供人工定義的特征，深度學(xué)習(xí)可以自己學(xué)習(xí)如何提取特征。因此，相比于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)并不依賴復(fù)雜且耗時(shí)的手動(dòng)特征工程。深度學(xué)習(xí)中的“深度”體現(xiàn)在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要數(shù)據(jù)的層數(shù)之深。給定模型進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入，可以將描述模型
以往在機(jī)器學(xué)習(xí)用于現(xiàn)實(shí)任務(wù)時(shí)，描述樣本的特征通常需由人類專家來(lái)設(shè)計(jì)，這成為“特征工程”（feature engineering）。眾所周知，特征的好壞對(duì)泛化性能有至關(guān)重要的影響，人類專家設(shè)計(jì)出好特征也并非易事；特征學(xué)習(xí)（表征學(xué)習(xí)）則通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自身來(lái)產(chǎn)生好特征，這使機(jī)器學(xué)習(xí)向“全自動(dòng)數(shù)據(jù)分析”又前進(jìn)了一步。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
老師給了我們個(gè)任務(wù)，用mindSpore完成一個(gè)深度學(xué)習(xí)，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識(shí)別、手寫體數(shù)字識(shí)別、貓狗識(shí)別，因?yàn)檫@些按教程已經(jīng)做過(guò)了（然而我還是不會(huì)mindSpore）。盡量簡(jiǎn)單，我們只要是個(gè)深度學(xué)習(xí)就能完成任務(wù)。
“對(duì)抗攻擊”（刻意地對(duì)輸入進(jìn)行擾動(dòng)使得深度學(xué)習(xí)輸出錯(cuò)誤預(yù)測(cè)結(jié)果）5.2 針對(duì)深度學(xué)習(xí)的可見光“隱身衣”通過(guò)上面這個(gè)案例，我們發(fā)現(xiàn)，對(duì)圖片加上一個(gè)隨機(jī)噪聲就能讓深入學(xué)習(xí)算法檢測(cè)出錯(cuò)，因此我們精心設(shè)計(jì)如下幾套衣服，來(lái)測(cè)試是否能對(duì)深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法“隱身”YOLOv 是You Only Look
深度學(xué)習(xí)界在某種程度上已經(jīng)與更廣泛的計(jì)算機(jī)科學(xué)界隔離開來(lái)，并且在很大程度上發(fā)展了自己關(guān)于如何進(jìn)行微分的文化態(tài)度。更一般地，自動(dòng)微分（automatic di?erentiation）領(lǐng)域關(guān)心如何以算法方式計(jì)算導(dǎo)數(shù)。這里描述的反向傳播算法只是自動(dòng)微分的一種方法。它是一種稱為反向模式累加（reverse
短視頻平臺(tái)內(nèi)容推薦算法優(yōu)化：從協(xié)同過(guò)濾到多模態(tài)深度學(xué)習(xí) 引言：為什么推薦系統(tǒng)決定短視頻平臺(tái)的生死 在抖音、快手、TikTok 等平臺(tái)中，用戶平均停留時(shí)長(zhǎng)超過(guò) 60% 由推薦系統(tǒng)決定。一個(gè)優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)不僅要“猜你喜歡”，更要在冷啟動(dòng)、多樣性、實(shí)時(shí)性、用戶長(zhǎng)期價(jià)值之間做出權(quán)衡。本文
在各類技術(shù)崗位面試中，似乎 MySQL 相關(guān)問(wèn)題經(jīng)常被問(wèn)到。無(wú)論你面試開發(fā)崗位或運(yùn)維崗位，總會(huì)問(wèn)幾道數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)題。經(jīng)常有小伙伴私信我，詢問(wèn)如何應(yīng)對(duì) MySQL 面試題。其實(shí)很多面試題都是大同小異的，提前做準(zhǔn)備還是很有必要的。本篇文章簡(jiǎn)單說(shuō)下幾個(gè)常見的面試題，一起來(lái)學(xué)習(xí)下吧1.什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)？談?wù)勀銓?duì)
署模型。 2、深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)實(shí)施交付結(jié)合智算服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等硬件環(huán)境，設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)部署架構(gòu)，并根據(jù)用戶要求完成深度學(xué)習(xí)平臺(tái)軟件的調(diào)試、安裝和部署，保證軟件功能長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行，包括設(shè)備安裝、環(huán)境配置、網(wǎng)絡(luò)配置、安裝部署、功能測(cè)試等。 3、深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)運(yùn)行
本文轉(zhuǎn)載自機(jī)器之心。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得了巨大的成功。此外，深度學(xué)習(xí)模型在無(wú)監(jiān)督、混合和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面也非常成功。4.1 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)記、分類器分類或數(shù)值預(yù)測(cè)的情況。LeCun 等人 (2015) 對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及深層結(jié)構(gòu)的形成給出了一個(gè)精簡(jiǎn)的解釋。Deng
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一個(gè)變體。他保留了 LSTM 劃重點(diǎn)，遺忘不重要信息的特點(diǎn)，在long-term 傳播的時(shí)候也不會(huì)被丟失。
優(yōu)先級(jí)(就近原則)：!important > [ id > class > tag ] !important 比內(nèi)聯(lián)優(yōu)先級(jí)高 <b>4 CSS優(yōu)先級(jí)算法如何計(jì)算?</b> 元素選擇符： 1 class選擇符： 10 id選擇符：100 元素標(biāo)簽：1000 !important聲明的樣式優(yōu)先級(jí)最高，如果沖突再進(jìn)行計(jì)算。
