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  • 常用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 常用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化
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    、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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)
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  • 常用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
  • 深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(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,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    老年教育作為終身教育重要內(nèi)容,是構(gòu)建學(xué)習(xí)型社會(huì)、提高全民族思想文化素質(zhì)有機(jī)組成部分,精神文明建設(shè)不可缺少一部分。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及大環(huán)境影響,老年人精神面貌以及生活狀態(tài)得到了越來(lái)越廣泛關(guān)注,為了豐富老年人生活,老年開(kāi)放學(xué)院 在線教育平臺(tái) 提供老年人在線教育,對(duì)幫助老年人與社會(huì)共同進(jìn)
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    計(jì)產(chǎn)品,幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)、重用和文檔化數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過(guò)可回歸數(shù)據(jù)庫(kù)支持,使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具備完全地分析已有數(shù)據(jù)源能力,并根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。易讀可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加強(qiáng)了業(yè)務(wù)分析人。.員和應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員之間工作溝通能力。ER/Studio Enterprise 更能夠使企業(yè)和任務(wù)團(tuán)隊(duì)通過(guò)中心資源庫(kù)展開(kāi)協(xié)作。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Dockerfile常用指令 Dockerfile常用指令 時(shí)間:2021-06-30 18:43:21 Docker通過(guò)讀取Dockerfile中指令自動(dòng)生成映像。 下圖是Dockerfile常用一些指令以及各自含義介紹: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)常用方法 邏輯設(shè)計(jì)常用方法 時(shí)間:2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)比較常用方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具,IDEF1x方法來(lái)進(jìn)行邏輯模型建設(shè),常用ER圖表示法包括IDEF1x,IE模型Crow's foot ,UML類圖方式等。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Istio常用流量治理策略 Istio常用流量治理策略 時(shí)間:2021-07-01 14:21:08 Istio常用流量治理策略包括: 1. 服務(wù)注冊(cè)&發(fā)現(xiàn); 2. 負(fù)載均衡; 3. 路由(流量切分、灰度發(fā)布); 4. 熔斷、降級(jí); 5. 故障注入; 6
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    華為云云原生黃金課程01:云原生開(kāi)學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營(yíng)》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開(kāi)課,分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段,幫助廣大技術(shù)愛(ài)好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程第一課,由華為云CNCF官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者,Kubernetes社區(qū)Maintai
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    統(tǒng)計(jì)階段,四個(gè)階段發(fā)放證書(shū)相同! 2.選手報(bào)名一次即可,前期階段提交過(guò)成績(jī)選手,如也想?yún)⒓雍笃陔A段直接提交成績(jī)即可,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)提交成績(jī)時(shí)間刷新至對(duì)應(yīng)排行榜! 3.每個(gè)成績(jī)提交階段結(jié)束后會(huì)刷新賽題數(shù)據(jù)集、答案、賽題詳情中數(shù)據(jù)相關(guān)描述;參加下一階段比賽選手,需重新訂閱數(shù)據(jù)集參賽!
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    本賽道為KPI異常檢測(cè)賽道。核心網(wǎng)在整個(gè)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)著舉足輕重地位,一旦故障,會(huì)對(duì)全網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量影響很大。需要及時(shí)快速發(fā)現(xiàn)核心網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn),在影響范圍擴(kuò)大之前及時(shí)消除故障。關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI),反應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)性能和質(zhì)量。對(duì)KPI進(jìn)行檢測(cè),能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劣化風(fēng)險(xiǎn)。本賽題數(shù)據(jù)中提供某運(yùn)營(yíng)商KPI真實(shí)數(shù)據(jù),
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    3和SQL4主要特性。 GaussDB (DWS)提供了各種任務(wù)SQL語(yǔ)句,包括查詢數(shù)據(jù),在表中插入、更新和刪除行,創(chuàng)建、替換、更改和刪除對(duì)象,控制對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)及其對(duì)象訪問(wèn),保證數(shù)據(jù)庫(kù)一致性和完整性。 GaussDB(DWS)默認(rèn)支持SQL2、SQL3和SQL4主要特性。 管理控制臺(tái)
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    華為云云原生黃金課程01:云原生開(kāi)學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營(yíng)》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開(kāi)課,分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段,幫助廣大技術(shù)愛(ài)好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程第一課,由華為云CNCF官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者,Kubernetes社區(qū)Maintai
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    提交成績(jī)過(guò)線選手頒發(fā)華為NAIE認(rèn)證社會(huì)實(shí)踐證書(shū),予以成績(jī)證明! 本賽道為日志異常檢測(cè)賽道。通信網(wǎng)絡(luò)中部署大規(guī)模通信設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生海量日志,日志記錄了各個(gè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。日志中含有傳統(tǒng)kpi曲線無(wú)法體現(xiàn)一些事件,通過(guò)收集并分析日志,可以發(fā)現(xiàn)或預(yù)知網(wǎng)絡(luò)中已發(fā)生或潛在
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    將EVS從云服務(wù)器卸載。例如從快照回滾數(shù)據(jù)。 當(dāng)卸載系統(tǒng)盤時(shí),僅在掛載該磁盤云服務(wù)器處于“關(guān)機(jī)”狀態(tài),才可以卸載磁盤,運(yùn)行狀態(tài)云服務(wù)器需要先關(guān)機(jī)然后再卸載相應(yīng)磁盤。 當(dāng)卸載數(shù)據(jù)盤時(shí),可在掛載該磁盤云服務(wù)器處于“關(guān)機(jī)”或“運(yùn)行中”狀態(tài)進(jìn)行卸載。 2、云硬盤卸載過(guò)程: 正在使用
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