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- slam算法和深度學習 內(nèi)容精選 換一換
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模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持來自：百科
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程。 開放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：百科段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準來自：專題
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GaussDB (DWS)主要提供了哈希函數(shù)和對稱密碼算法來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)列的加解密。哈希函數(shù)支持sha256，sha384，sha512和國密sm3。對稱密碼算法支持aes128，aes192，aes256和國密sm4。 哈希函數(shù) 哈希函數(shù)又稱為摘要算法，對于數(shù)據(jù)data，Hash函數(shù)會生來自：專題![]()
I應用場景及技術如何落地。 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 通過本課程的學習，使學員了解： 1.人工智能的邊界與應用場景。 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 第2章 算力：從CPU，GPU到NPU來自：百科![]()
聽眾收益： 1、了解人工智能基本知識體系； 2、了解機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐； 3、了解AutoML相關概念和前沿技術； 4、了解Vega的架構和算法及網(wǎng)絡人工智能平臺的使用方法； 5、了解電信領域業(yè)務的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術在電信領域中的應用； 6、了解網(wǎng)來自：百科![]()
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TypeORM文檔手冊學習與基本介紹 TypeORM文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-09 14:22:05 TypeORM 是一個 ORM 框架，可以與 TypeScript 和 JavaScript (ES5,ES6,ES7,ES8) 一起使用。 TypeORM文檔手冊學習與信息來自：百科![]()
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Mocha文檔手冊學習與基本介紹 Mocha文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-09 14:12:27 Mocha 是一個功能豐富的 JavaScript 測試框架，運行在 Node.js 和瀏覽器中，讓異步測試變得簡單有趣。 Mocha文檔手冊學習與信息參考網(wǎng)址：https://mochajs來自：百科![]()
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Deno文檔手冊學習與基本介紹 Deno文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-09 15:09:43 Deno 是一個簡單、現(xiàn)代且安全的 JavaScript 和 TypeScript 運行時，deno 基于 V8 引擎并使用 Rust 編程語言構建。 Deno文檔手冊學習與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科![]()
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Preact文檔手冊學習與基本介紹 Preact文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-08 09:05:48 Preact 是一個只有 3kB 大小的 React 替代品，擁有與 React 相同的 API、組件和虛擬 DOM。 React 文檔手冊學習與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科
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