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- 大數(shù)據(jù) 基于深度學(xué)習(xí)的 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自：百科
- 大數(shù)據(jù) 基于深度學(xué)習(xí)的 相關(guān)內(nèi)容
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了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(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)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科征形成更抽象的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)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：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)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科
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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)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，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，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)處理的基本方法。 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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(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融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、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)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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來的方向，云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心，學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維管理，數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景出具解決方案的能力。 課程簡(jiǎn)介 課程覆蓋了華為云對(duì)各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時(shí)間：2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板，也稱為可視化項(xiàng)目、可視化應(yīng)用或大屏項(xiàng)目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉(zhuǎn)化為各種動(dòng)態(tài)的可視化圖標(biāo)，從而實(shí)時(shí)地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接：https://support來自：百科![]()
角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
了橫向擴(kuò)展的能力，可以通過擴(kuò)容的方式提高實(shí)例的數(shù)據(jù)容量和并發(fā)能力。主備版適用于數(shù)據(jù)量較小，且長(zhǎng)期來看數(shù)據(jù)不會(huì)大幅度增長(zhǎng)，但是對(duì)數(shù)據(jù)的可靠性，以及業(yè)務(wù)的可用性有一定訴求的場(chǎng)景。 GaussDB 支持分布式版和主備版實(shí)例。分布式形態(tài)能夠支撐較大的數(shù)據(jù)量，且提供了橫向擴(kuò)展的能力，可以通過來自：專題![]()
角色：IAM最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
北京國(guó)家金融科技認(rèn)證中心（國(guó)內(nèi)從事金融行業(yè)的國(guó)家級(jí)權(quán)威第三方合格評(píng)定機(jī)構(gòu)），對(duì)國(guó)內(nèi)分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品展開一系列的金融標(biāo)準(zhǔn)驗(yàn)證，華為云GaussDB金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫以突出的技術(shù)優(yōu)勢(shì)通過驗(yàn)證，測(cè)試得分遙居前列，躍然榜上。 關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)能力專項(xiàng)評(píng)測(cè)證書 中國(guó)信通院測(cè)評(píng)，華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過了四十多小項(xiàng)八大項(xiàng)能力測(cè)評(píng)。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)《使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（初級(jí)）》后，對(duì)Python變成語言有了一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握了Python基礎(chǔ)的語法和使用方式。它的魅力遠(yuǎn)不止于此，在本文中，我們一起來感受和學(xué)習(xí)Python變成語言的正則表達(dá)式和多線程高級(jí)用法，以及神秘的魔法方法。話不多說，進(jìn)入實(shí)驗(yàn)，我們馬上體驗(yàn)！來自：百科![]()
未來央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來開展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。 央國(guó)企15大場(chǎng)景化解決方案 華為云Stack 央國(guó)企15大場(chǎng)景化解決方案 華為云Stack基于30多年創(chuàng)新技術(shù)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，發(fā)布央國(guó)企15大場(chǎng)景化解決方案，助力央國(guó)企實(shí)現(xiàn)深度用云，全面開展云上創(chuàng)新，躍升數(shù)字生產(chǎn)力。來自：專題![]()
M，您可以： 根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)組織，在您的華為云帳號(hào)中，給企業(yè)中不同職能部門的員工創(chuàng)建IAM用戶，讓員工擁有唯一安全憑證，并使用GaussDB資源。 根據(jù)企業(yè)用戶的職能，設(shè)置不同的訪問權(quán)限，以達(dá)到用戶之間的權(quán)限隔離。 將GaussDB資源委托給更專業(yè)、高效的其他華為云帳號(hào)或者云服務(wù)來自：專題
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