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- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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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)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、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)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 邊緣人流量統(tǒng)計(jì)：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測(cè)穿過(guò)自定義線(xiàn)與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 車(chē)輛識(shí)別： 云上車(chē)輛識(shí)別：分析華為云上的VIS視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車(chē)輛或車(chē)牌信息。 邊緣車(chē)輛識(shí)別：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車(chē)輛或車(chē)牌信息。來(lái)自：百科
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解：構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。來(lái)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(lái)自：百科
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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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(lái)自：百科![]()
2、了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù)； 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)的使用方法； 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用； 6、了解網(wǎng)絡(luò)人工智能的在線(xiàn)課程體系及快速模型開(kāi)發(fā)的技巧； 7、來(lái)自：百科![]()
15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要，各公司在AI技來(lái)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(hù)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(lái)自：百科![]()
認(rèn)證價(jià)值：了解 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)，通過(guò)實(shí)踐提升大數(shù)據(jù)分析的能力 認(rèn)證課程詳情 【初級(jí)】基于流計(jì)算的雙十一大屏開(kāi)發(fā)案例 面對(duì)每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來(lái)全新的視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群：面來(lái)自：專(zhuān)題![]()
任務(wù)調(diào)度器作為一個(gè)硬件執(zhí)行的任務(wù)驅(qū)動(dòng)者，為昇騰AI處理器提供具體的目標(biāo)任務(wù)。運(yùn)行管理器和任務(wù)調(diào)度器聯(lián)合互動(dòng)，共同組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)流通向硬件資源的大壩系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控和有效分發(fā)不同類(lèi)型的執(zhí)行任務(wù)。 總之，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件為昇騰AI處理器提供一個(gè)軟硬件結(jié)合且功能完備的執(zhí)行流程，助力相關(guān)AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。 華為云來(lái)自：百科![]()
DA C++的方式相似，可以實(shí)現(xiàn)更多功能的算子，靈活編寫(xiě)各種網(wǎng)絡(luò)模型。編寫(xiě)完成的算子會(huì)交給編譯器進(jìn)行編譯，最終執(zhí)行在AI Core或AI CPU上發(fā)揮出芯片的加速能力。 3、在合適的場(chǎng)景下，TBE提供的算子融合能力會(huì)促進(jìn)算子性能的提升，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子可以基于不同層級(jí)的緩沖器進(jìn)行多來(lái)自：百科![]()
采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，標(biāo)簽識(shí)別準(zhǔn)確度高 標(biāo)簽可定制 只需提供少量視頻與對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，便可以按需定制標(biāo)簽類(lèi)別、層次體系 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽來(lái)自：產(chǎn)品![]()
化的數(shù)據(jù)補(bǔ)給模塊，采用了異構(gòu)或?qū)Ｓ?span style='color:#C7000B'>的處理方式來(lái)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速變換，為AI Core提供了充足的數(shù)據(jù)源，從而滿(mǎn)足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 華為云 面向未來(lái)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)。來(lái)自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462為準(zhǔn)。 華為云 面向未來(lái)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(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬的華為云混合云平臺(tái) 基于鯤鵬的華為云混合云平臺(tái) 時(shí)間：2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計(jì)算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺(tái)。 它支持x86和鯤鵬混合部署； 支持容器多集群模式部署； 容器管理面支持容災(zāi)高可用，數(shù)據(jù)面支持應(yīng)用多AZ部署；來(lái)自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線(xiàn)程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 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)音來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Computing）技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。AIGC技術(shù)的發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計(jì)算兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程。人工智能技術(shù)的興起，使得計(jì)算機(jī)能夠模擬人類(lèi)的智能行為，而圖形計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步，則賦予了計(jì)算機(jī)處理視覺(jué)信息的能力。這兩者的結(jié)合，為AIGC技術(shù)的誕生提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 如來(lái)自：百科![]()
Processing）服務(wù)，基于對(duì)視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準(zhǔn)確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線(xiàn)視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘來(lái)自：百科![]()
非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容，讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類(lèi)、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來(lái)自：百科![]()
具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加速的算子進(jìn)行功能上的最優(yōu)實(shí)現(xiàn)。如果L1芯片使能層的標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫(kù)中無(wú)L2執(zhí)行框架層所需要的算子，這時(shí)可以通過(guò)張量加速引擎編寫(xiě)新的自定義算子來(lái)支持L2執(zhí)行框架層的需要，因此張量加速引擎通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)和自定義算子的能力為L(zhǎng)2執(zhí)行框架層提供了功能完備性的算子。來(lái)自：百科![]()
挑戰(zhàn)。 基于源碼的特征生成方法： 不同語(yǔ)言具有不同的特點(diǎn)，在考慮基于源碼的特征生成方法時(shí)需要考慮到語(yǔ)言特點(diǎn)來(lái)采用針對(duì)性的方法來(lái)解決，這樣可以起到事半功倍的作用。下面針對(duì)不同語(yǔ)言分別來(lái)說(shuō)明對(duì)應(yīng)的解決方法： ● C語(yǔ)言：沒(méi)有類(lèi)的復(fù)雜性，在構(gòu)建時(shí)只要用到的源碼文件，該文件中的所有函數(shù)信息都會(huì)被一起編譯進(jìn)二進(jìn)制文件中。來(lái)自：百科
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