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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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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 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。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兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 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![]()
的擴展能力，PB級海量存儲。本文為您詳細介紹 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB的內(nèi)存不足問題分析及恢復手段。 GaussDB 內(nèi)存：問題分析 GaussDB內(nèi)存：問題分析 業(yè)務運行過程中遇到內(nèi)存類報錯 業(yè)務運行過程中遇到內(nèi)存類報錯，比如 ERROR：memory is temporarily unavailable來自：專題![]()
MySQL變更實例CPU和內(nèi)存規(guī)格前提 約束限制 1.賬戶余額大于等于0元，才可變更規(guī)格。 2.當實例進行CPU/內(nèi)存規(guī)格變更時，該實例不可被刪除。 3.將獨享型規(guī)格變更到通用型，可能會降低性能影響業(yè)務，請謹慎選擇。 4.當實例進行CPU/內(nèi)存規(guī)格變更時，不能對該實例做如下操作：重啟數(shù)據(jù)庫、擴容磁盤來自：專題![]()
3個月、1年、3年 主機規(guī)格 通用型S3云服務器 1核2G、2核4G、2核8G、4核8G、4核16G、8核16G 通用型S6云服務器 1核2G、2核4G、2核8G、4核8G、4核16G、8核16G 增強型C3云服務器 2核4G、2核8G、4核8G、4核16G、8核16G、8核32G 獨享型C6云服務器來自：專題![]()
1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
列適合于深度學習，科學計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等 功能描述 HPC與AI 強大的單精度與雙精度計算能力 P2v實例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU，單卡單精度能力15 TFLOPS，雙精度能力7.5 TFLOPS，深度學習場景優(yōu)化120來自：百科![]()
簡單理解為C6在性能和價格上有所降低的另一個版本。接下來我們學習云服務器規(guī)格怎么選？ 2、選規(guī)格+內(nèi)存+帶寬 在選擇完規(guī)格后，在后面的配置選擇中，還要選擇內(nèi)存和帶寬，為了方便大家參考，這里就放在一起講。首先是CPU： 1核~2核：適合小型網(wǎng)站應用、簡單開發(fā)環(huán)境，代碼存儲庫 4核：來自：百科![]()
1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
通用型S6云服務器 主機規(guī)格 1核2G 2核4G 1核2G、2核4G、2核8G、4核8G、4核16G、8核16G 1核2G、2核4G、2核8G、4核8G、4核16G、8核16G 數(shù)據(jù)中心 中國-香港 中國-香港 中國-香港、拉美-圣地亞哥 中國-香港、亞太-新加坡、非洲-來自：專題![]()
和控制點一致，點擊下一步。 由于模型輸出需大量內(nèi)存，需要對模型進行分塊處理，使其占用少量內(nèi)存。選擇模型分塊模式，確定分塊大小。分塊大小由電腦內(nèi)存決定，為了保證每個分塊得以運行，分塊所耗內(nèi)存應設置在 16G 到 30G 之間即可（內(nèi)存 64G 以上），確定分塊大小后，點擊適應相機，可在下方三維視圖中調(diào)整模型生成范圍。來自：云商店![]()
1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
旗艦機型，性能之選。中大型電商、視頻、數(shù)據(jù)庫優(yōu)選 主機規(guī)格 1核2G、2核4G、2核8G、4核8G、4核16G、8核16G 1核2G、2核4G、2核8G、4核8G、4核16G、8核16G 2核4G、2核8G、4核8G、4核16G、8核16G、8核32G 2核8G、4核16G、8核32G 操作系統(tǒng) Linux、Windows來自：專題
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