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- 常用深度學(xué)習(xí)的軟件 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
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計(jì)產(chǎn)品，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)、重用和文檔化數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過可回歸的數(shù)據(jù)庫支持，使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具備完全地分析已有數(shù)據(jù)源的能力，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。易讀的可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加強(qiáng)了業(yè)務(wù)分析人。.員和應(yīng)用開發(fā)人員之間工作溝通的能力。ER/Studio Enterprise 更能夠使企業(yè)和任務(wù)團(tuán)隊(duì)通過中心資源庫展開協(xié)作。來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
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云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 對(duì)軟件開發(fā)人員來說，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn)，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 在線學(xué)習(xí) 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格的灰度發(fā)布 微認(rèn)證 在互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展大背景下，各個(gè)系統(tǒng)需要頻繁地來自：專題![]()
微認(rèn)證 對(duì)軟件開發(fā)人員來說，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn)，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 對(duì)軟件開發(fā)人員來說，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn)，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 在線學(xué)習(xí)來自：專題![]()
構(gòu)建、代碼測(cè)試、流水線等的關(guān)鍵特性。開發(fā)者在掌握前沿研發(fā)理念的同時(shí)，也能深度了解CodeArts是如何融合華為在軟件開發(fā)領(lǐng)域的豐富經(jīng)驗(yàn)以及開發(fā)工具上的能力積累。以CodeArts IDE Online為例，已有超過1萬名華為內(nèi)部開發(fā)人員據(jù)此完成海量版本的迭代和需求開發(fā)，效率提升數(shù)倍。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Dockerfile的常用指令 Dockerfile的常用指令 時(shí)間：2021-06-30 18:43:21 Docker通過讀取Dockerfile中的指令自動(dòng)生成映像。 下圖是Dockerfile常用的一些指令以及各自的含義介紹： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來進(jìn)行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來自：百科![]()
華為云云原生黃金課程01：云原生開學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課，分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段，幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Istio常用的流量治理策略 Istio常用的流量治理策略 時(shí)間：2021-07-01 14:21:08 Istio常用的流量治理策略包括： 1. 服務(wù)注冊(cè)&發(fā)現(xiàn)； 2. 負(fù)載均衡； 3. 路由（流量切分、灰度發(fā)布）； 4. 熔斷、降級(jí)； 5. 故障注入； 6來自：百科![]()
3和SQL4的主要特性。 GaussDB (DWS)提供了各種任務(wù)的SQL語句，包括查詢數(shù)據(jù)，在表中插入、更新和刪除行，創(chuàng)建、替換、更改和刪除對(duì)象，控制對(duì)數(shù)據(jù)庫及其對(duì)象的訪問，保證數(shù)據(jù)庫的一致性和完整性。 GaussDB(DWS)默認(rèn)支持SQL2、SQL3和SQL4的主要特性。 管理控制臺(tái)來自：專題![]()
華為云云原生黃金課程01：云原生開學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課，分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段，幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科![]()
b 更新VolcanoJobpatchBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢指定namespace下的VolcanoJobslistBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 刪除VolcanoJobdeleteB來自：百科
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