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- 基于深度學(xué)習(xí)開題報(bào)告 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特來自：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：百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。語音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科![]()
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) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的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(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![]()
主機(jī)安全（新版）”，進(jìn)入主機(jī)安全（新版）平臺(tái)界面。 2、創(chuàng)建新報(bào)告 ● 按模板創(chuàng)建按月或按周的主機(jī)安全報(bào)告 單擊按月或按周模板報(bào)告中的“復(fù)制”（按需選擇即可），進(jìn)入報(bào)告基本信息配置頁面。 ● 自定義創(chuàng)建其他周期的主機(jī)安全報(bào)告 單擊頁面中的“創(chuàng)建新報(bào)告”，進(jìn)入報(bào)告基本信息配置頁面。 3、對(duì)報(bào)告基本信息進(jìn)行配置，參數(shù)說明如下表所示。來自：專題![]()
漏洞管理服務(wù)常見問題 漏洞管理服務(wù)常見問題 漏洞掃描 報(bào)告模板包括哪些內(nèi)容？ 當(dāng)掃描任務(wù)成功完成后，您可以下載任務(wù)報(bào)告，報(bào)告目前只支持PDF格式。 網(wǎng)站漏洞掃描 報(bào)告模板說明 下載掃描報(bào)告后，您可以根據(jù)掃描結(jié)果，對(duì)漏洞進(jìn)行修復(fù)，報(bào)告模板主要內(nèi)容說明如下： 概覽 查看目標(biāo)網(wǎng)站的掃描漏洞數(shù)。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Anti-DDoS流量清洗查看攔截報(bào)告 Anti-DDoS流量清洗查看攔截報(bào)告 時(shí)間：2020-11-20 11:29:07 本視頻主要為您介紹Anti-DDoS流量清洗服務(wù)查看攔截報(bào)告的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 您可以查看所有實(shí)例IP固定日期內(nèi)的防護(hù)統(tǒng)計(jì)信息。來自：百科![]()
如何下載APP漏洞安全掃描報(bào)告？ 如何下載網(wǎng)站掃描報(bào)告？當(dāng)網(wǎng)站掃描任務(wù)成功完成后，您可以下載任務(wù)報(bào)告，報(bào)告目前只支持PDF格式。已成功完成網(wǎng)站掃描任務(wù)，即目標(biāo)域名的“上一次掃描結(jié)果”狀態(tài)為“已完成”。 如何下載網(wǎng)站掃描報(bào)告？當(dāng)網(wǎng)站掃描任務(wù)成功完成后，您可以下載任務(wù)報(bào)告，報(bào)告目前只支持PDF來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 時(shí)間：2020-12-02 11:19:20 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建人臉識(shí)別應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達(dá)式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達(dá)式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 時(shí)間：2021-01-11 14:35:43 相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
如何基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布？ 如何基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布？ 部署（CodeArts Deploy）提供可視化、自動(dòng)化部署服務(wù)。提供豐富的部署步驟，有助于用戶制定標(biāo)準(zhǔn)的部署流程，降低部署成本，提升發(fā)布效率。 部署（CodeArts Deploy）提供可視化、自動(dòng)化部署服務(wù)。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-02 11:11:48 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應(yīng)用，并管理該容器應(yīng)用的全生命周期的技能鍛煉，使用戶具備將云容器引擎應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中的能力。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。可根據(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
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