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- 深度學(xué)習(xí) 自動(dòng)化測(cè)試 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(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(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 自動(dòng)化測(cè)試 相關(guān)內(nèi)容
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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(lái)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(yǔ)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(lái)自：百科
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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(jiǎn)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(lái)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(lái)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(lái)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(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)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(lái)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(lái)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(lái)自：百科![]()
常見問題解答 RPA采集 Lora數(shù)據(jù)采集器 常見問題解答 RPA是什么？ 機(jī)器人流程自動(dòng)化（英語(yǔ)：Robotic process automation，簡(jiǎn)稱：RPA）是以軟件機(jī)器人及人工智能為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化科技。 請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹能源行業(yè)的RPA。 智能軟件已經(jīng)在能源電力行業(yè)中發(fā)揮巨大作來(lái)自：專題![]()
SNS(H CS 版)的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。該產(chǎn)品具有強(qiáng)大的智能自動(dòng)化能力，預(yù)置了400+自動(dòng)化控件、20+AI服務(wù)、提供100+UI編排和30+報(bào)表圖形組件，能夠滿足各類常用業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。這使得客戶能夠通過使用該產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化，提高工作效率，節(jié)省人力資源成本。此外，華為數(shù)字機(jī)器人-軟件License來(lái)自：專題![]()
建議。 性能測(cè)試 CodeArts PerfTest相關(guān)視頻 性能測(cè)試 05:59 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 05:59 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08 性能測(cè)試 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 CodeArts來(lái)自：專題![]()
版”。 性能測(cè)試 CodeArts PerfTest相關(guān)視頻 性能測(cè)試 05:59 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 05:59 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08 性能測(cè)試 響應(yīng)提取 性能測(cè)試服務(wù)精選推薦來(lái)自：專題![]()
時(shí)并發(fā)用戶多等狀況，因此需要對(duì)服務(wù)開展性能測(cè)試，提前識(shí)別性能瓶頸。 應(yīng)用性能調(diào)優(yōu) 定義性能測(cè)試模型，通過云性能測(cè)試服務(wù)的執(zhí)行機(jī)給被測(cè)應(yīng)用發(fā)送模擬流量，利用服務(wù)報(bào)告查看被測(cè)應(yīng)用的資源監(jiān)控、調(diào)用鏈情況，了解應(yīng)用對(duì)事物的并發(fā)處理能力，方便進(jìn)行性能優(yōu)化。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字來(lái)自：百科![]()
CodeArts PerfTest相關(guān)視頻 性能測(cè)試 05:59 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 05:59 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08 性能測(cè)試 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 CodeArts PerfTest精選推薦來(lái)自：專題![]()
在測(cè)試計(jì)劃和測(cè)試設(shè)計(jì)階段，要明確測(cè)試范圍和測(cè)試目標(biāo)、制定測(cè)試策略、準(zhǔn)備測(cè)試工具和測(cè)試環(huán)境、建立測(cè)試模型、設(shè)計(jì)測(cè)試用例、開發(fā)自動(dòng)化測(cè)試腳本。 測(cè)試計(jì)劃明確測(cè)試時(shí)間、測(cè)試范圍、測(cè)試目標(biāo)，并管理測(cè)試各個(gè)階段的活動(dòng)。測(cè)試計(jì)劃可以針對(duì)某個(gè)版本、迭代或?qū)ｍ?xiàng)等。 手工測(cè)試用例 手工測(cè)試用例用于管理測(cè)試場(chǎng)來(lái)自：專題![]()
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具體費(fèi)用額度以運(yùn)行能測(cè)試服務(wù)CPTS產(chǎn)品詳情頁(yè)為準(zhǔn)。 產(chǎn)品介紹： 隨著分布式架構(gòu)和微服務(wù)技術(shù)的普及，應(yīng)用的復(fù)雜程度越來(lái)越高，在架構(gòu)解構(gòu)和性能提升的同時(shí)，也帶來(lái)了生產(chǎn)環(huán)境性能問題定位難度高、修復(fù)周期長(zhǎng)等挑戰(zhàn)，因此提前進(jìn)行性能測(cè)試逐漸成為了應(yīng)用上線前的必選環(huán)節(jié)。 云性能測(cè)試服務(wù)（Cloud Performance來(lái)自：百科![]()
便。云性能測(cè)試服務(wù)的測(cè)試能力更可以根據(jù)業(yè)務(wù)測(cè)試需要隨時(shí)擴(kuò)展，比傳統(tǒng)軟件更靈活地支持更高并發(fā)的模擬測(cè)試。這正是云性能測(cè)試服務(wù)成為當(dāng)今性能測(cè)試界“網(wǎng)紅”的原因。 2017年12月15日，秉持著高性能、低成本、可擴(kuò)展和支持復(fù)雜場(chǎng)景等理念，“網(wǎng)紅”華為云云性能測(cè)試服務(wù)（CPTS）C位出道來(lái)自：百科![]()
動(dòng)，例如自動(dòng)化創(chuàng)建測(cè)試環(huán)境、自動(dòng)化部署被測(cè)系統(tǒng)、自動(dòng)化監(jiān)控、自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析等。很多自動(dòng)化測(cè)試只是測(cè)試的執(zhí)行部分，例如把一些測(cè)試執(zhí)行的人工測(cè)試手段做成自動(dòng)化測(cè)試。但是測(cè)試自動(dòng)化不僅僅是只是執(zhí)行，還包括了從環(huán)境的獲取到生成測(cè)試數(shù)據(jù)、執(zhí)行自動(dòng)化測(cè)試，最終生成結(jié)果。如果有問題，會(huì)自動(dòng)推送來(lái)自：專題![]()
課程目標(biāo) 了解敏捷測(cè)試的重要性和基本理念；掌握敏捷測(cè)試概念、流程和方法；掌握華為云的測(cè)試能力，例如測(cè)試管理、接口測(cè)試、性能測(cè)試的基本操作；學(xué)會(huì)如何應(yīng)用敏捷測(cè)試，保持項(xiàng)目整體測(cè)試的高質(zhì)量高效率。 課程大綱 1. 敏捷軟件測(cè)試理念、方法與實(shí)踐 2. 測(cè)試管理 3. 常見的測(cè)試方法 4. 測(cè)試度量指標(biāo)體系和質(zhì)量評(píng)估來(lái)自：百科
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