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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(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：百科網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)，可謂入門級神經(jīng)網(wǎng)絡模型。本次實踐使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過卷積運算對輸入進行局部特征提?。怀鼗瘜油ㄟ^下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對位置和形變的敏感度，同時還可來自：百科
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方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度：計算相似性的常見方法（28種）是將一段二進制代碼表示為向量或一組特征，使得類似的二進制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應用最多的是利用機器學習來實現(xiàn)。 Hash匹配相似度：對于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH來實現(xiàn)。來自：百科![]()
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(chǔ)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(chǔ)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![]()
為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。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![]()
、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![]()
類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等。 聚類 聚類是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 結(jié)構(gòu)化查詢語言 結(jié)構(gòu)化查詢語言 時間：2020-12-24 10:29:19 SQL（Structured Query Lanuage），即結(jié)構(gòu)化查詢語言，是關(guān)系數(shù)據(jù)庫的標準語言，SQL是一種通用的、功能極強的關(guān)系數(shù)據(jù)庫語言。廣泛應用于存取，查詢，升級，和管理來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu) Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu) 時間：2021-06-30 18:36:45 Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu)： 新鏡像是從 base 鏡像一層一層疊加生成的。每安裝一個軟件，就在現(xiàn)有鏡像的基礎(chǔ)上增加一層。 鏡像分層最大的一個好處就是共享資源。比如說有多個鏡像都從相同的來自：百科![]()
華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科![]()
華為云計算 云知識 DAS 中表結(jié)構(gòu)對比的操作 DAS中表結(jié)構(gòu)對比的操作 時間：2021-05-31 18:02:55 數(shù)據(jù)庫 在結(jié)構(gòu)方案界面，我們可以對比兩個庫內(nèi)的表的表結(jié)構(gòu)，并且可以選擇是否在對比之后進行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)對比與同步任務； 步驟2 選擇基準庫與目標庫； 步驟3來自：百科![]()
時間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索 （ Image Search ）基于深度學習與 圖像識別 技術(shù)，結(jié)合不同應用業(yè)務和行業(yè)場景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務以開放API（Application Programming I來自：百科![]()
。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 查詢表 · SELECT語句中禁用慎用通配符字段“*”。 使用通配符字段查詢表時，如果因業(yè)務或數(shù)據(jù)庫升級導致表結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，可能出現(xiàn)與業(yè)務語句不兼容的情況。 因此業(yè)務應指明所需查詢的表字段名稱，避免使用通配符。 · 帶有LIMIT的查詢語句中必須帶有ORDER來自：專題![]()
2.1 大顆粒度檢測方法：根據(jù)源代碼文件的相似度來判斷屬于什么組件和版本；文件相似度可以基于hash的嚴格匹配方法，也可以根據(jù)文本相似度匹配方法；這種匹配方法的優(yōu)點是效率高，匹配速度極快，確定是也很明顯，基于hash的容易漏報，基于文本相似度的準確率低； 2.2 細顆粒度檢測方法：來自：百科![]()
文字轉(zhuǎn)換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度，可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度，可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 文本分析來自：專題
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