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)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
編程的本質(zhì)來源于算法，而算法的本質(zhì)來源于數(shù)學(xué)，編程只不過將數(shù)學(xué)題進(jìn)行代碼化。 ---- Runsen 深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索作為應(yīng)用廣泛的搜索算法，一般是必考算法。 深度優(yōu)先算法（DFS） 深度優(yōu)先算法的本質(zhì)是回溯算法，多數(shù)是應(yīng)用在樹上，一個(gè)比較典型的應(yīng)用就是二叉樹的中序遍歷。
但！有這樣的深耕技術(shù)的小傅哥在，我會(huì)幫你知道你不知道的，也會(huì)幫你知道你知道但沒法深知的。—— 這也是我的初心，成為粉絲最受信賴和尊重的技術(shù)號(hào)主。沉淀、分享、成長(zhǎng)，讓自己和他人都能有所收獲！ 接下來小傅哥就給大家舉一些場(chǎng)景案例，這也是當(dāng)你缺少這些深度后，倒置你的簡(jiǎn)歷那么空洞，你的回答那
點(diǎn)之間的最短路徑。例如，在迷宮游戲中，我們可以使用廣度優(yōu)先搜索來找到從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑。網(wǎng)絡(luò)分析：廣度優(yōu)先搜索可以用于分析社交網(wǎng)絡(luò)或互聯(lián)網(wǎng)中的關(guān)系。例如，尋找兩個(gè)人之間的最短社交路徑或確定網(wǎng)頁之間的相關(guān)性。生成樹和圖的連通性：廣度優(yōu)先搜索可以用于生成樹的構(gòu)建和判斷圖的連通性。
圖（Graph）是由頂點(diǎn)的有窮非空集合和頂點(diǎn)之間邊的集合組成，通常表示為：G(V,E)，其中，G表示一個(gè)圖，V是圖G中頂點(diǎn)的集合，E是圖G中邊的集合. 簡(jiǎn)單點(diǎn)的說：圖由節(jié)點(diǎn)和邊組成。一個(gè)節(jié)點(diǎn)可能與眾多節(jié)點(diǎn)直接相連，這些節(jié)點(diǎn)被稱為鄰居。 from collections import
算法是基于特定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之上的，深度優(yōu)先搜索算法和廣度優(yōu)先搜索算法都是基于“圖”這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的。 樹是圖的一種特例（連通無環(huán)的圖就是樹）。 圖上的搜索算法，最直接的理解就是，在圖中找出從一個(gè)頂點(diǎn)出發(fā)，到另一個(gè)頂點(diǎn)的路徑。具體方法有很多，兩種最簡(jiǎn)單、最“暴力”的深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先搜索，還有 A*、IDA*
文章目錄 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）1、概念2、相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景3、簡(jiǎn)介4、區(qū)別于淺層學(xué)習(xí)5、典型模型案例6、深度學(xué)習(xí)是如何進(jìn)行訓(xùn)練的自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）
在算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，深度優(yōu)先搜索（DFS）和廣度優(yōu)先搜索（BFS）是兩個(gè)常用的遍歷算法。它們?cè)诮鉀Q各種問題時(shí)都發(fā)揮著重要作用。 但在實(shí)際開發(fā)中，深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先哪個(gè)更常用？本文將探討這個(gè)問題，并提供一些案例和觀點(diǎn)供讀者參考。 深度優(yōu)先搜索 深度優(yōu)先搜索是一種遞歸的搜索算法，其主要
texNum]; //鄰接矩陣，可看作邊表 int n, e; //圖中的頂點(diǎn)數(shù)n和邊數(shù)e }MGraph; //用鄰接矩陣表示的圖的類型 //建立鄰接矩陣 void CreatMGraph(MGraph *G) { int i
昇騰云服務(wù)ModelArts深度解析：理論基礎(chǔ)與實(shí)踐應(yīng)用指南 昇騰云服務(wù)ModelArts深度解析：理論基礎(chǔ)與實(shí)踐應(yīng)用指南 如何快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流呢？本期直播聚焦華為昇騰云服務(wù)ModelArts一站式AI開發(fā)平臺(tái)功能介紹，同時(shí)結(jié)合基于ModelArts 的實(shí)踐性實(shí)驗(yàn)，幫助
png【翻譯】如第一部分所述，作為一種潛在的、能夠從強(qiáng)噪聲振動(dòng)信號(hào)中學(xué)習(xí)判別性特征的方法，本研究考慮了深度學(xué)習(xí)和軟閾值化的集成。相對(duì)應(yīng)地，本部分注重于開發(fā)深度殘差網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)改進(jìn)的變種，即通道間共享閾值的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)、通道間不同閾值的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)。對(duì)相關(guān)理論背景和必要的想法進(jìn)行了詳細(xì)介紹。A.
人工智能應(yīng)用測(cè)試深度解析：理論基礎(chǔ)與實(shí)踐應(yīng)用指南 人工智能應(yīng)用測(cè)試深度解析：理論基礎(chǔ)與實(shí)踐應(yīng)用指南 本期直播主要結(jié)合理論及人工智能的相關(guān)實(shí)驗(yàn)，給大家講述AI應(yīng)用測(cè)試的主要流程和方法。幫助開發(fā)者了解AI應(yīng)用測(cè)試的理論及方法，和AI應(yīng)用測(cè)試在模型迭代調(diào)優(yōu)過程中的作用。 本期直播主要結(jié)
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，圖和樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是解決復(fù)雜問題的基石。遍歷這些結(jié)構(gòu)是理解和操作它們的基礎(chǔ)步驟。兩種基本的遍歷策略——深度優(yōu)先遍歷（Depth-First Search, DFS）和廣度優(yōu)先遍歷（Breadth-First Search, BFS）——為我們提供了探索這些結(jié)構(gòu)的不同視角。本
epochs=10) 使用模型 用訓(xùn)練好的模型預(yù)測(cè)測(cè)試集中的某個(gè)圖片屬于什么類別，先顯示這個(gè)圖片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 圖1 顯示用以測(cè)試的圖片 查看結(jié)果 查看預(yù)測(cè)結(jié)果，命令如下。
一.廣度優(yōu)先算法 為爬蟲實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目做好準(zhǔn)備應(yīng)用廣泛,綜合性強(qiáng)面試常見 探索順序: 上左下右 節(jié)點(diǎn)三種狀態(tài): 已經(jīng)發(fā)現(xiàn),但沒有探索過 已經(jīng)發(fā)現(xiàn),并探索完成沒有發(fā)現(xiàn) 結(jié)束條件:(1)走到終點(diǎn) (2)走到隊(duì)列為空 maze
為解碼和生成器；DD 為對(duì)抗器。 基于深度學(xué)習(xí)的視頻壓縮編碼 基于深度學(xué)習(xí)的視頻編碼分為兩種： • 采用深度學(xué)習(xí)替代傳統(tǒng)視頻編碼中部分模塊 • 端到端采用深度學(xué)習(xí)編碼壓縮 部分方案 采樣深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以替代傳統(tǒng)視頻編碼中的模塊包括：幀內(nèi)/幀間預(yù)測(cè)、變換、上下采樣、環(huán)路濾波、熵編碼等6。 端到端方案
Notebook編程環(huán)境的操作 了解詳情 最佳實(shí)踐 最佳實(shí)踐 口罩檢測(cè)（使用新版自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)應(yīng)用） 該案例是使用華為云一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts的新版“自動(dòng)學(xué)習(xí)”功能，基于華為云AI開發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開發(fā)者完成“物體檢測(cè)”的AI模型的訓(xùn)練和部署。
在算法領(lǐng)域中，深度優(yōu)先搜索（DFS）和廣度優(yōu)先搜索（BFS）是兩種常見且重要的圖遍歷算法。它們各自具有獨(dú)特的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。本文將詳細(xì)介紹這兩種算法，并探討它們的最佳應(yīng)用場(chǎng)景。一、深度優(yōu)先搜索（DFS）深度優(yōu)先搜索是一種用于遍歷或搜索樹或圖的算法。這個(gè)算法會(huì)盡可能深地搜索圖的分支。當(dāng)節(jié)
開發(fā)者學(xué)堂 云上學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)、認(rèn)證的知識(shí)服務(wù)中心 開發(fā)者活動(dòng) 開發(fā)者實(shí)訓(xùn)、熱門活動(dòng)專區(qū) 社區(qū)論壇 專家技術(shù)布道、開發(fā)者交流分享的平臺(tái) 文檔下載 軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts服務(wù)文檔下載 DevStar 我的應(yīng)用|模板中心 API Explorer 了解各服務(wù)應(yīng)用區(qū)域和各服務(wù)的終端節(jié)點(diǎn) 開源鏡像站
開發(fā)者計(jì)劃 使能開發(fā)者基于開放能力進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新 開發(fā)支持 專業(yè)高效的開發(fā)者在線技術(shù)支持服務(wù) 開發(fā)者學(xué)堂 云上學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)、認(rèn)證的知識(shí)服務(wù)中心 開發(fā)者活動(dòng) 開發(fā)者實(shí)訓(xùn)、熱門活動(dòng)專區(qū) 社區(qū)論壇 專家技術(shù)布道、開發(fā)者交流分享的平臺(tái) 文檔下載 AI平臺(tái)ModelArts文檔下載 更多產(chǎn)品信息
