- 基于深度學(xué)習(xí)的模型 內(nèi)容精選 換一換
-
相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)《使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(初級(jí))》后,對(duì)Python變成語(yǔ)言有了一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知,掌握了Python基礎(chǔ)的語(yǔ)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(lái)感受和學(xué)習(xí)Python變成語(yǔ)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(shuō),進(jìn)入實(shí)驗(yàn),我們馬上體驗(yàn)!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、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致來(lái)自:百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的模型 相關(guān)內(nèi)容
-
來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來(lái)自:百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的模型 更多內(nèi)容
-
云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自:百科本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于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、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 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)音識(shí)別基本的原理與來(lái)自:專題數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 時(shí)間:2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫(kù) 概念模型是高層次的抽象模型,獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品,不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn): 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界,包括事物和事物之間的聯(lián)系,是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型;來(lái)自:百科本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于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、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 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)音識(shí)別基本的原理與來(lái)自:專題減少老客戶的流失、優(yōu)化活動(dòng)效果、提高客戶響應(yīng)率等等。不同的項(xiàng)目對(duì)數(shù)據(jù)的要求,使用的分析手段也是不一樣的。 2.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要是指收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)的過(guò)程。 按照確定的分析目的,有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是AI開(kāi)發(fā)的一個(gè)基礎(chǔ)。此時(shí)最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性來(lái)自:百科可定制化 針對(duì)客戶的特定場(chǎng)景需求,定制垂直領(lǐng)域的語(yǔ)音識(shí)別模型,識(shí)別效果更精確 支持熱詞 針對(duì)專業(yè)詞匯,支持上傳至熱詞表,增加專業(yè)詞匯的語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率 一句話識(shí)別 對(duì)時(shí)長(zhǎng)較短(1分鐘以內(nèi))的語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別,提供良好的可擴(kuò)展性,支持熱詞定制 錄音文件識(shí)別 對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別,轉(zhuǎn)寫來(lái)自:百科
- 基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化策略
- 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用篇-元學(xué)習(xí)[14]:基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)-MAML模型、LEO模型、Reptile模型
- 基于深度學(xué)習(xí)的端到端通信系統(tǒng)模型
- 基于知識(shí)蒸餾與事實(shí)增強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型實(shí)踐
- 【點(diǎn)云處理】基于深度學(xué)習(xí)模型的不同處理方式
- 基于深度學(xué)習(xí)的AI
- 探討場(chǎng)景文本識(shí)別中的語(yǔ)言模型:基于深度學(xué)習(xí)的解決思路
- 深度學(xué)習(xí)模型編譯技術(shù)
- 基于深度學(xué)習(xí)的解決思路
- BERT: 一種基于 Transformer 結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型介紹