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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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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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。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 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網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據集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)，融合了物聯網與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 物聯網平臺來自：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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 藍綠發(fā)布步驟 藍綠發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 14:13:12 灰度發(fā)布功能 – 藍綠發(fā)布，可根據需要將全量流量在新舊版本間切換。 步驟1：發(fā)起藍綠發(fā)布任務，選擇一個服務進行藍綠發(fā)布； 步驟2：給選定服務創(chuàng)建灰度版； 步驟3：提交并等待灰度版本正常啟來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Graylog部署方法 Graylog部署方法 時間：2020-11-06 10:08:37 簡介 Graylog是一個開源的日志聚合、分析、審計、顯示和預警工具。Graylog完全基于JAVA代碼編寫，運行時需要依賴JDK。 配置流程 一、Ubuntu操作系統(tǒng)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫設計的方法：新奧爾良方法 數據庫設計的方法：新奧爾良方法 時間：2021-06-02 09:44:14 數據庫 1978年10月，來自三十多個國家的數據庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數據庫設計問題。 他們運用軟件工程的思想和方法，提出了數據庫設計的規(guī)范，這來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 鯤鵬大數據的軟件移植步驟 鯤鵬大數據的軟件移植步驟 時間：2021-05-24 10:28:04 大數據 鯤鵬大數據的軟件移植步驟如下。簡單常規(guī)配置，華為鯤鵬倉庫提供基本依賴下載，版本靈活選擇。 1. 基礎環(huán)境配置：gcc, jdk, maven等基本環(huán)境配置；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 聯邦身份認證的配置步驟 聯邦身份認證的配置步驟 時間：2021-07-01 15:39:12 建立企業(yè)IdP與華為云的聯邦身份認證關系，需要完成以下配置步驟； 1. 建立互信關系并創(chuàng)建身份提供商：交換華為云與企業(yè)IdP的元數據文件，建立信任關系； 2. 在華為來自：百科![]()
基于權重的灰度發(fā)布步驟 基于權重的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權重的灰度發(fā)布，可根據需要靈活動態(tài)的調整不同服務版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務創(chuàng)建灰度版； 步驟3：提交并等待灰度版本正常啟動；來自：百科![]()
基于內容的灰度發(fā)布步驟 基于內容的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內容的灰度發(fā)布?？筛鶕埱蟮膬热菘刂破淞飨虻姆瞻姹荆–ookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務創(chuàng)建灰度版；來自：百科
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