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- 基于區(qū)塊鏈的深度學習 內(nèi)容精選 換一換
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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科
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的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡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習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
了解 區(qū)塊鏈 的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務部署應用的流程，提高區(qū)塊鏈服務的使用能力 區(qū)塊鏈的應用部署與運維 區(qū)塊鏈的應用已由開始的金融延伸到物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應鏈管理、數(shù)據(jù)存證及交易等多個領(lǐng)域，將為云計算、大數(shù)據(jù)、承載網(wǎng)絡等新一代信息技術(shù)的發(fā)展帶來新的機遇，其構(gòu)建的可信機制，將改變當前社會商業(yè)模式，從而引發(fā)來自：專題![]()
、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
分布式共享賬本極大改善供應鏈的可追溯和透明度，可有效減少或消除欺詐和錯誤。 提高效率 通過電子POD，減少紙上作業(yè)造成的延誤，通過智能合約自動結(jié)算，提高效率。 降低成本 通過快速結(jié)算，自動接單，有效追蹤，可以有效降低各方的物流成本。 透明審計 不可篡改的分布式賬本，不可抵賴的簽名，能快速有效的發(fā)現(xiàn)供應鏈物流中存在的問題。來自：百科![]()
區(qū)塊鏈是一種去中心化、去信任化和不可篡改的分布式賬本技術(shù)。 從數(shù)據(jù)的角度來看，區(qū)塊鏈是一種幾乎不可能被更改的分布式數(shù)據(jù)庫。這里的分布式不僅體現(xiàn)為數(shù)據(jù)的分布式存儲，也體現(xiàn)為數(shù)據(jù)的分布式記錄，即由系統(tǒng)的參與者共同維護。 區(qū)塊鏈的工作原理 區(qū)塊鏈網(wǎng)絡開始建立時，制定好有效交易的定義。 區(qū)塊是記錄的集合，比如一筆來自：專題![]()
華為云計算 云知識 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)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
確保在同一個通道內(nèi)的不同成員，例如A、B成員，經(jīng)過隱私保護配置，指定A成員可以訪問相關(guān)數(shù)據(jù)的權(quán)限，只有擁有指定權(quán)限的成員A能訪問相關(guān)數(shù)據(jù)，沒有權(quán)限的成員B，則無法訪問相關(guān)的數(shù)據(jù)，保證在一個共享通道內(nèi)數(shù)據(jù)的隱私性。 通道隔離同樣可以保證數(shù)據(jù)隱私，通道隔離保護的隱私針對通道外的成員；隱私保護的區(qū)別是對通道內(nèi)成員進行隱私保護。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
相信很多小伙伴體驗沙箱實驗《使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（初級）》后，對Python變成語言有了一個基礎(chǔ)的認知，掌握了Python基礎(chǔ)的語法和使用方式。它的魅力遠不止于此，在本文中，我們一起來感受和學習Python變成語言的正則表達式和多線程高級用法，以及神秘的魔法方法。話不多說，進入實驗，我們馬上體驗！來自：百科![]()
儲交易的信息(狀態(tài)),因此可以說沒有狀態(tài)存儲就不會有區(qū)塊鏈。需要注意的是,這里的交易指的是廣義的交易,并不限于貨幣和金融的交易,一切會產(chǎn)生數(shù)據(jù)狀態(tài)變化的事務都稱為交易,例如,賬戶的創(chuàng)建、商品信息的變化,甚至對于一次查詢的審計信息的記錄等都可以算作交易。 這里有一個需要注意的問題是來自：專題![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462為準。 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，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 時間：2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺。 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高可用，數(shù)據(jù)面支持應用多AZ部署；來自：百科
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