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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 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，數字化來自：百科
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的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經過數據增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
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政治敏感檢測 識別文本中的涉政敏感、反動等不良信息 涉黃低俗檢測 識別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內容 辱罵語句檢測 識別文本中包含有辱罵內容的垃圾文本 惡意灌水檢測 識別無實意字符或亂碼等特征的灌水類文本 違禁物品檢測 根據法律規(guī)定，識別刀槍、毒品等違禁內容 垃圾廣告檢測 識別文本中含有推廣或者售賣意向的廣告內容來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于權重的灰度發(fā)布步驟 基于權重的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權重的灰度發(fā)布，可根據需要靈活動態(tài)的調整不同服務版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于內容的灰度發(fā)布步驟 基于內容的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內容的灰度發(fā)布?？筛鶕埱?span style='color:#C7000B'>的內容控制其流向的服務版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
分等。 與分類不同，聚類分析數據對象，而不考慮已知的類標號（一般訓練數據中不提供類標號）。聚類可以產生這種標號。對象根據最大化類內的相似性、最小化類間的相似性的原則進行聚類或分組。對象的聚類是這樣形成的，使得在一個聚類中的對象具有很高的相似性，而與其它聚類中的對象很不相似。 華為云來自：百科![]()
力成本 優(yōu)勢 多種參數靈活接入 基于歷史監(jiān)測數據、設備參數、當前狀態(tài)等特征構建故障預測模型，并對預測出的問題給出初步的關鍵參數分析 算法預集成 專業(yè)預測性算法支持，預集成工業(yè)領域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓練模型的靈活導出，可加載到規(guī)則引擎，實現實時告警來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內，了解大數據組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
注冊昵稱審核 對網站的用戶注冊信息進行智能審核，過濾包含廣告、反動、色情等內容的用戶昵稱。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應速度快：響應速度小于0.1秒。 媒資 內容審核 自動識別媒資中可能存在的涉政、違禁品等信息，避免已發(fā)布的文章存在違規(guī)風險。來自：百科![]()
良好用戶體驗 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫，及時識別新型不合規(guī)內容 注冊昵稱審核 對網站的用戶注冊信息進行智能審核，過濾包含廣告、反動、涉黃等內容的用戶昵稱 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 海量詞庫 內置海量詞庫，支持各種匹配規(guī)則來自：百科![]()
相信很多小伙伴體驗沙箱實驗《使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（初級）》后，對Python變成語言有了一個基礎的認知，掌握了Python基礎的語法和使用方式。它的魅力遠不止于此，在本文中，我們一起來感受和學習Python變成語言的正則表達式和多線程高級用法，以及神秘的魔法方法。話不多說，進入實驗，我們馬上體驗！來自：百科
