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來(lái)自:百科云知識(shí) MySQL Workbench的查詢結(jié)果窗口功能 MySQL Workbench的查詢結(jié)果窗口功能 時(shí)間:2021-05-31 18:48:31 數(shù)據(jù)庫(kù) 在MySQL Workbench的查詢結(jié)果窗口,用戶可以展示查詢語(yǔ)句返回的結(jié)果,也可對(duì)結(jié)果執(zhí)行排序、動(dòng)態(tài)篩選、復(fù)制、導(dǎo)出、編輯等操作。來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵,這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科度和多進(jìn)程管理功能,負(fù)責(zé)計(jì)算進(jìn)程在設(shè)備端的運(yùn)行,并守護(hù)計(jì)算進(jìn)程,以及進(jìn)行相關(guān)執(zhí)行信息的統(tǒng)計(jì)匯總等。在模型執(zhí)行結(jié)束后,為主機(jī)上的應(yīng)用提供獲取輸出結(jié)果的功能。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。來(lái)自:百科別、 語(yǔ)音識(shí)別 、文字識(shí)別等多維度分析,形成層次化的分類(lèi)標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析,輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析,輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等來(lái)自:百科任務(wù)調(diào)度器作為一個(gè)硬件執(zhí)行的任務(wù)驅(qū)動(dòng)者,為昇騰AI處理器提供具體的目標(biāo)任務(wù)。運(yùn)行管理器和任務(wù)調(diào)度器聯(lián)合互動(dòng),共同組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)流通向硬件資源的大壩系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)控和有效分發(fā)不同類(lèi)型的執(zhí)行任務(wù)。 總之,整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件為昇騰AI處理器提供一個(gè)軟硬件結(jié)合且功能完備的執(zhí)行流程,助力相關(guān)AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。 華為云來(lái)自:百科好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)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(lèi)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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,上一層的輸出作來(lái)自:百科本教程介紹了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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。來(lái)自:百科語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過(guò)4MB的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的完整的錄音文件,系統(tǒng)通過(guò)處理,生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)文字內(nèi)容。 ASR優(yōu)勢(shì) 效果出眾 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù),語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)95%,在業(yè)界具有一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。 穩(wěn)定可靠 成功應(yīng)用于各類(lèi)場(chǎng)景,基于華為等企業(yè)客戶的長(zhǎng)期實(shí)踐,經(jīng)受過(guò)復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn)。來(lái)自:百科加載,對(duì)離線模型的文件進(jìn)行反序列化操作,解碼出可執(zhí)行的文件,再調(diào)用執(zhí)行環(huán)境的存儲(chǔ)接口申請(qǐng)內(nèi)存,并將模型中算子的權(quán)重拷貝到內(nèi)存中;同時(shí)還申請(qǐng)運(yùn)行管理器的模型執(zhí)行句柄、執(zhí)行流和事件等資源,并將執(zhí)行流等資源與對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行一一綁定。一個(gè)執(zhí)行句柄完成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖的執(zhí)行,一個(gè)執(zhí)行句柄來(lái)自:百科識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 4.視頻人物分析 對(duì)媒體視頻中的公眾人物進(jìn)行分析,準(zhǔn)確識(shí)別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人來(lái)自:百科化的數(shù)據(jù)補(bǔ)給模塊,采用了異構(gòu)或?qū)S?span style='color:#C7000B'>的處理方式來(lái)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速變換,為AI Core提供了充足的數(shù)據(jù)源,從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科
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