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華為云計算 云知識 學習Python編程需要什么基礎：變量 學習Python編程需要什么基礎：變量 時間：2021-03-25 19:58:06 變量名必須是字母或_開頭，以雙下劃線開頭和結(jié)尾的變量是python特殊方法的專用標識，如__init__()代表類的構(gòu)造函數(shù)，供解釋器使用；來自：百科大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(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(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
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華為云計算 云知識 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問來自：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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)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(jié)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(guān)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(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![]()
的有聚類。 強化學習：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征，產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射到一個實值預測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預測以及數(shù)據(jù)間的關(guān)系等來自：百科![]()
、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![]()
可根據(jù)提示對圖片中的目標進行分割，常在輔助標注、AIGC等場景應用。 盤古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢 原生支持中文 億級中文圖文，百萬中文關(guān)鍵詞，更佳中文理解能力。 精準語義理解 精準圖文描述，對齊語義理解，智能語境識別。 更具自然美感 多模態(tài)多尺度訓練，逼近自然美感生成內(nèi)容。 更強泛化性 強大泛化能力，適應各種復雜的應用場景和用戶需求。來自：專題![]()
據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時間序列算法，對產(chǎn)品缺陷進行預測，挖掘須重點關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設計應用多維分析，快速響應 智能設備維護 預測性維護，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時間序列預測、神經(jīng)網(wǎng)絡預測和回歸分析等預測推理方法，預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時來自：百科![]()
AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實現(xiàn)了語句級+負載級智能索來自：專題![]()
認設置為普通模式。 了解更多 收起 展開 分布式訓練 收起 展開 主要介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行訓練、多機多卡數(shù)據(jù)并行訓練。同時，也提供了分布式訓練的適配教程和分布式調(diào)測的代碼示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓練。來自：專題![]()
遷移實施的關(guān)鍵指標: 業(yè)務中斷時間 下圖主要從離線遷移和在線遷移的對比上相對形象的做了遷移過程中，業(yè)務流程及業(yè)務停機時間的展示。 停機時間 = 最后一次數(shù)據(jù)增量同步時間 + 業(yè)務切換時間 業(yè)務切換：選在業(yè)務量最低時進行，最大幅度降低業(yè)務切換對用戶感受的影響 學習了解更多可前往查看云學院《云遷移基礎》課程。來自：百科![]()
行流，執(zhí)行流可以看作是算子的執(zhí)行序列。對于沒有相互依賴的節(jié)點，直接分配到不同的執(zhí)行流中。如果不同執(zhí)行流中節(jié)點存在依賴關(guān)系，則通過rtEvent同步接口進行多執(zhí)行流間同步。在AI Core運算資源富余的情況下，多執(zhí)行流拆分可以為AI Core提供多流調(diào)度，從而提升網(wǎng)絡模型的計算性能。但是如果AI來自：百科![]()
案信息，修改后重新提交管局審核。 域名備案必看教程 填寫域名備案信息 域名核驗新規(guī) 一臺服務器是否可以多次辦理備案 驗證備案類型注意事項 多域名如何提交備案 網(wǎng)站名稱要求 域名備案材料準備 網(wǎng)站備案材料文件下載 域名備案證書 互聯(lián)網(wǎng)信息服務備案承諾書 為什么要進行視頻核驗 真實性核驗必須是法定代表人嗎來自：專題![]()
華為云計算 云知識 Bowtie如何配置 Bowtie如何配置 時間：2020-11-03 10:26:57 簡介 Bowtie是一個快速的，較為節(jié)省內(nèi)存的短序列拼接至模板基因組的工具。它在拼接35堿基長度的序列時，可以達到每小時2.5億次的拼接速度。Bowtie并不是一個簡單的來自：百科![]()
機房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失， GaussDB 獲取時間是什么？ 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB時間/日期類型 時間/日期類型 GaussDB支持的日期/時間類型請參見表1。該類型的操作符和內(nèi)置函數(shù)請參見時間和日期處理函數(shù)和操作符。 說明：如果其他的數(shù)來自：專題
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