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使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python(高級) 時間:2020-12-02 10:27:51 本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗,您將能夠: ① 使用ModelArts來自:百科hyperscan是英特爾推出的一款高性能正則表達式引擎,一次接口調(diào)用可以實現(xiàn)多條規(guī)則與多個對象之間的匹配,本文介紹如何在windows下成功的編譯和安裝該python組件 什么是Hyperscan: hyperscan 是英特爾推出的一款高性能正則表達式引擎,一次接口調(diào)用可以實現(xiàn)多條來自:百科
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調(diào)整。面向物理實施過程的具體細節(jié)。最終目的是轉(zhuǎn)化為目標數(shù)據(jù)庫的可部署的定義語言(DDL)。 物理設(shè)計階段的工作任務(wù),包括但不限于: 實體非正則化處理; 表和字段的物理命名; 確定字段的類型,長度,精度,大小寫敏感等屬性; 增加邏輯模型中不存在的物理對象:索引,約束,分區(qū)等。 文中課程來自:百科3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術(shù)特點。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調(diào)節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來來自:百科
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