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- 熱圖可視化 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：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(chǎng)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：百科寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、語音識(shí)別、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。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(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(jiǎn)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![]()
算分配，資產(chǎn)組成等。 石墨表格中選中需要做餅圖比例統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)行列，插入圖表，選擇餅圖即可生成相應(yīng)圖表。 03 業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 漏斗圖、瀑布圖 除了常見圖表外，還有一些適用于特殊業(yè)務(wù)場(chǎng)景的圖表，比如漏斗圖和瀑布圖。 漏斗圖：轉(zhuǎn)化細(xì)節(jié)分析 漏斗圖是一種直觀表現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中轉(zhuǎn)化情況的分析工具，開始于一個(gè)來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師學(xué)習(xí)地圖 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師學(xué)習(xí)地圖 時(shí)間：2021-03-31 15:49:25 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 培訓(xùn)與認(rèn)證 培訓(xùn)課程 認(rèn)證考試 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師HCIA-Cloud Service，培養(yǎng)與認(rèn)證具備使用各類云服務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行應(yīng)用部署及維護(hù)能力的工程師，一起來了解一下其學(xué)習(xí)地圖吧！來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 冷、溫、熱數(shù)據(jù)分別要求怎樣的硬件方案 冷、溫、熱數(shù)據(jù)分別要求怎樣的硬件方案 時(shí)間：2021-05-25 16:09:29 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)是頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。所以其硬件方案有以下特點(diǎn)： 1. 通常采用NVMe SSD全閃存存儲(chǔ)； 2. IO并發(fā)度要求高，以小數(shù)據(jù)塊訪問為主；來自：百科![]()
豐富多樣的可視化組件 提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等。 專業(yè)級(jí)地理信息可視化 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加。 圖形化編輯界面 拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得，無需編程就能輕松搭建可視化大屏，并來自：百科![]()
效率；支持批量/模板驅(qū)動(dòng)/知識(shí)圖譜等快速建模能力，預(yù)置豐富IoT流分析算子，圖形化開發(fā)體驗(yàn)；快捷的多維時(shí)序洞察能力，開箱即用；IoT全場(chǎng)景分析能力一站式開發(fā)。 應(yīng)用構(gòu)建更快——支持豐富的開放接口，包括REST, JDBC,ODBC，與主流BI可視化工具無縫對(duì)接；支持主流語言SDK；與OC來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是熱數(shù)據(jù)、溫?cái)?shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫?cái)?shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時(shí)間：2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低，要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。來自：百科![]()
豐富多樣的可視化組件 提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等。 專業(yè)級(jí)地理信息可視化 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加。 圖形化編輯界面 拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得，無需編程就能輕松搭建可視化大屏，并來自：專題![]()
提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等； 2. 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加； 3. 拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得，無需編程就能輕松搭建可視化大屏，并且依據(jù)投放設(shè)備分辨率，自由定制大屏尺寸； 4. 無縫集成華為云 數(shù)據(jù)倉庫來自：百科![]()
P系列）兩類。 圖像加速G系列 圖形加速增強(qiáng)型G5 圖形加速增強(qiáng)型G3 圖形加速型G1 計(jì)算加速P系列 計(jì)算加速型P2vs 計(jì)算加速型P2v 計(jì)算加速型P1 推理加速型Pi2 推理加速型Pi1 GPU加速實(shí)例總覽 類別 實(shí)例 GPU顯卡 使用場(chǎng)景 可用區(qū) 備注 圖形加速型 G5 NVIDIA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![]()
、機(jī)動(dòng)車駛離事件、交通事故事件等。 商品介紹 1、算法上采用最新的深度學(xué)習(xí)模式，徹底解決傳統(tǒng)事件檢測(cè)設(shè)備的誤報(bào)和漏報(bào)問題，提高設(shè)備的可靠性，提高設(shè)備預(yù)警的實(shí)時(shí)性； 2、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，兼容性良好，輸出數(shù)據(jù)豐富，支持圖片、文字、視頻方式推送，數(shù)據(jù)完全開放，支持二次開發(fā)； 售后服務(wù)范圍來自：云商店![]()
使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色... 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開... 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用 基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使來自：專題
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