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華為云計算 云知識 自然語言處理理論、應(yīng)用與實驗 自然語言處理理論、應(yīng)用與實驗 時間：2020-12-15 10:44:52 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。自然語言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個重要方向，是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學為一體的科來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(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![]()
云知識 大V講堂——自然語言處理和語言情感分析 大V講堂——自然語言處理和語言情感分析 時間：2020-12-14 11:15:28 語言是人類智能最重要的標志，做為人工智能的核心難題之一，自然語言處理處于歷史上最好的發(fā)展時期。 課程簡介 本課程將對自然語言處理的問題和其中一個熱點研究問題即語言情感分析展開討論。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![]()
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![]()
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Pro是為企業(yè)級AI應(yīng)用打造的專業(yè)開發(fā)套件。基于華為云的先進算法和快速訓練能力，提供預(yù)置工作流和模型，提升企業(yè)AI應(yīng)用的開發(fā)效率，降低開發(fā)難度。同時，支持客戶自主進行工作流編排，快速實現(xiàn)應(yīng)用的開發(fā)、共享和發(fā)布，共建開放生態(tài)，實現(xiàn)普惠行業(yè)AI落地。ModelArts Pro套件包括自然語言處理套件、文字識別套件、視覺來自：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![]()
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AI落地方式，將算法專家的積累和行業(yè)專家的知識沉淀在相應(yīng)的套件和行業(yè)工作流(Workflow)中，真正實現(xiàn)賦能行業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)者，全面提升行業(yè)AI開發(fā)效率和落地效果。 應(yīng)用場景 特定行業(yè)下希望解決特定問題的場景，例如： 政務(wù)派單分類 特點：構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型，將大量的來自：百科![]()
括優(yōu)化的機器學習算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學習獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問題上已經(jīng)達到甚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(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。來自：百科![]()
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