- 概率編程深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低來(lái)自:百科GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能來(lái)自:專題
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擁抱新的發(fā)展變化,掌握華為云CodeArts Snap智能編程助手這一利器,成為更高效、更優(yōu)秀的技術(shù)人才。 錯(cuò)過(guò)線下活動(dòng),想學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)?來(lái)報(bào)名線上活動(dòng)——華為云智能編程實(shí)戰(zhàn)營(yíng)?。c(diǎn)擊查看活動(dòng)詳情) 在華為云智能編程實(shí)戰(zhàn)營(yíng),你可以在跟著實(shí)操手冊(cè),使用華為云CodeArts S來(lái)自:百科掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用,具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開(kāi)發(fā)者學(xué)堂 華為官方云計(jì)算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺(tái),致來(lái)自:百科
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識(shí)別,告別人工識(shí)別的苦惱。 大數(shù)據(jù) 車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析:車聯(lián)網(wǎng)解決方案深度解析,車輛駕駛行為的數(shù)據(jù)模擬實(shí)踐,探索車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)序列奧秘。 軟件開(kāi)發(fā) 華為企業(yè)級(jí)JAVA編程規(guī)范:了解企業(yè)級(jí)JAVA編程規(guī)范,體驗(yàn)華為云實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目為教育行業(yè)應(yīng)用帶來(lái)的價(jià)值 云安全 云上主機(jī)安全:云上主來(lái)自:百科圖像搜索 ( Image Search )基于深度學(xué)習(xí)與 圖像識(shí)別 技術(shù),結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景,利用特征向量化與搜索能力,幫助您從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開(kāi)放API(Application Programming Interface,應(yīng)用程序編程接口)的方式提供給用戶,用戶來(lái)自:百科云知識(shí) 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 時(shí)間:2020-12-15 10:41:51 華為云學(xué)院提供了豐富的線上學(xué)習(xí)課程,課程采用視頻、文檔、測(cè)試題、動(dòng)手實(shí)操等多種學(xué)習(xí)方式。通過(guò)本課程,讓開(kāi)發(fā)者、伙伴、技術(shù)愛(ài)好者等全體用戶掌握在線學(xué)習(xí)職業(yè)認(rèn)證的方法,了解職業(yè)認(rèn)來(lái)自:百科什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文檔導(dǎo)讀 簡(jiǎn)介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說(shuō)明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場(chǎng)景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語(yǔ)言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫(kù) 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹來(lái)自:百科學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈 技術(shù) 課程學(xué)習(xí),動(dòng)手實(shí)驗(yàn),技能認(rèn)證,全面掌握區(qū)塊鏈前沿技術(shù) 在線課程 區(qū)塊鏈概念了解 了解區(qū)塊鏈的基本概念,為學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。 區(qū)塊鏈全景實(shí)踐課 本期課程結(jié)合華為云區(qū)塊鏈服務(wù) BCS ,從入門到實(shí)踐,循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課,涵蓋B CS 基礎(chǔ)概念、各行各業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀來(lái)自:專題第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動(dòng)學(xué)習(xí)Demo演示 第6節(jié) 課程總結(jié) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化來(lái)自:百科Programming Interface,應(yīng)用程序編程接口)的方式提供給用戶,用戶通過(guò)實(shí)時(shí)訪問(wèn)和調(diào)用API獲取 語(yǔ)音交互 結(jié)果。目前語(yǔ)音交互服務(wù)僅支持中文識(shí)別與合成。 語(yǔ)音交互包括以下子服務(wù): 定制 語(yǔ)音識(shí)別 (ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè)來(lái)自:百科索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻來(lái)自:百科SIS以開(kāi)放API的方式提供給用戶,您可以參考《快速入門》學(xué)習(xí)并使用SIS服務(wù)。 使用方式 如果您是一個(gè)開(kāi)發(fā)工程師,熟悉代碼編寫,想要直接調(diào)用SIS的API或SDK使用服務(wù),您可以參考《API參考》或《SDK參考》獲取詳情。 由淺入深學(xué)習(xí) 您可以參考成長(zhǎng)地圖,由淺入深學(xué)習(xí)使用SIS。 錄音轉(zhuǎn)文字 -文字轉(zhuǎn)換語(yǔ)音來(lái)自:專題語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字,支持的語(yǔ)言包含中文普通話、方言。方言當(dāng)前支持四川話、粵語(yǔ)和上海話。 一句話識(shí)別 -智能語(yǔ)音服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) · 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景的語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)行優(yōu)化,識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。 · 前沿技術(shù) 使用工業(yè)界成熟的算法,結(jié)合學(xué)術(shù)界最新研究成果,為企業(yè)提供獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)。來(lái)自:專題
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