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華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：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進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計算服務(wù)。 通過當(dāng)前市場上計算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計算、異構(gòu)計算、專屬計算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過百分之95檢測率。 2）誤報率低，算法可過濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機。來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 直播回顧-CG行業(yè)上云，不燒錢也能做大片 直播回顧-CG行業(yè)上云，不燒錢也能做大片 時間：2021-08-02 14:16:10 云市場 嚴(yán)選商城 視頻直播 行業(yè)解決方案 媒體文娛 新生態(tài)在線直播-CG行業(yè)上云，不燒錢也能做大片 隨著人們生活水平的提高，人們對娛樂的需來自：云商店![]()
go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時，通常都需要對程序做逆向分析，本文在沒有符號表的情況下，提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法，方便對go語言二進制文件進行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3.來自：百科![]()
。 創(chuàng)建算法 進入ModelArts控制臺，參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo)，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時，需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設(shè)置中定義，可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索，用戶為算法設(shè)置算法搜索功能來自：專題![]()
通過本課程你將了解到人工智能能做什么，當(dāng)前AI應(yīng)用場景及技術(shù)如何落地。 課程簡介 本課程將從算法和算力兩個維度對人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能來自：百科![]()
道用戶的密碼，就應(yīng)該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù)，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組，用來自：專題![]()
華為好望商城丨算法商與集成商，跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 華為好望商城丨算法商與集成商，跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 時間：2021-02-19 11:40:22 云計算 對于算法提供商來說，算法工程化是一大難題。Huawei HoloSens Store的隱性價值則是從更深層次的算法開發(fā)賦能算法提供商。來自：云商店![]()
括優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運維難度劇增； 3. 應(yīng)用升級、更新維護工作量大，對于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片，能做到應(yīng)用0改動： 1. 大表分片：支持按Hash等算法實現(xiàn)自動分片； 2. 自動路由：根據(jù)分片規(guī)則，將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源； 3. 連接復(fù)用：通過MySQL實例的來自：百科
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