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  • 深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn) 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類(lèi)別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。
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    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)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn) 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化
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    云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(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(kāi)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)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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  • 深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn) 更多內(nèi)容
  • 深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類(lèi)水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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融合場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    、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)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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)
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    數(shù)據(jù)庫(kù)安全 基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心基礎(chǔ)軟件,在我們系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)最末端,它是查詢(xún)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)系統(tǒng),是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地承載者,而當(dāng)今社會(huì)最值錢(qián)又是擁有大量數(shù)據(jù),因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplace
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    另外,5G技術(shù)的應(yīng)用也是VR直播在移動(dòng)化與高清體驗(yàn)方面實(shí)現(xiàn)突破重要推手。相較于普通視頻文件,由于VR展示視角更廣,文件相對(duì)也較大,受網(wǎng)絡(luò)傳輸速率影響,此前高清VR直播需要通過(guò)高速有線網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。用戶無(wú)法通過(guò)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)觀看,也就導(dǎo)致了VR 視頻直播 用戶覆蓋面較小。5G網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn),帶來(lái)了更高傳輸速率與超低延遲技
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    面向鯤鵬算法親和優(yōu)化實(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益: 1)了解BoostKit大數(shù)據(jù)加速技術(shù)和算法優(yōu)化; 2)了解Spark機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化原理及場(chǎng)景實(shí)踐。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM 如何實(shí)現(xiàn)精細(xì)化權(quán)限管理 IAM如何實(shí)現(xiàn)精細(xì)化權(quán)限管理 時(shí)間:2021-05-31 10:14:43 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全 使用IAM,您可以將賬號(hào)內(nèi)不同資源按需分配給創(chuàng)建IAM用戶,實(shí)現(xiàn)精細(xì)權(quán)限管理。例如:控制用戶Charlie能管理項(xiàng)目BVPC,而讓用戶James只能查看項(xiàng)目B中VPC的數(shù)據(jù)。
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    數(shù)據(jù)庫(kù)安全基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心基礎(chǔ)軟件,在我們系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)最末端,它是查詢(xún)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)系統(tǒng),是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地承載者,而當(dāng)今社會(huì)最值錢(qián)又是擁有大量數(shù)據(jù),因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplace
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    覆蓋范圍或能力不足,或需要多廠商時(shí), CDN 可以進(jìn)行組網(wǎng)。不同 CDN 共同組網(wǎng)目標(biāo)是實(shí)現(xiàn) CDN 分發(fā)與服務(wù)能力共享,各 CDN 通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。 CDN 共同組網(wǎng)根據(jù)服務(wù)場(chǎng)景及各 CDN 功能與性能不同,可選擇不同組網(wǎng)架構(gòu), 典型組網(wǎng)邏輯可分為以下兩種。 (1)并聯(lián)組網(wǎng) 源站同時(shí)接入多個(gè)
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    機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機(jī)器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法 6. 案例講解 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。
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    Service背后實(shí)現(xiàn):Kube-proxy Service背后實(shí)現(xiàn):Kube-proxy 時(shí)間:2021-07-01 10:57:30 每臺(tái)機(jī)器上都運(yùn)行一個(gè) kube-proxy 服務(wù),它監(jiān)聽(tīng) API server 中 service 和 endpoint 變化情況,并通過(guò)
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    如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功? 如果您在激活學(xué)習(xí)過(guò)程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”提示界面,表示激活操作成功。 接下來(lái)您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái),在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對(duì)應(yīng)課程,證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒(méi)有看到學(xué)習(xí)卡成功激活提示,也無(wú)法正常登錄,請(qǐng)重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打
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    數(shù)字供應(yīng)鏈開(kāi)放平臺(tái) 盈利分析 我們對(duì)這款商品盈利潛力進(jìn)行了深入分析。通過(guò)精確市場(chǎng)定位和合理 定價(jià) 策略,我們確信這款商品將為客戶帶來(lái)良好投資回報(bào)。 我們對(duì)這款商品盈利潛力進(jìn)行了深入分析。通過(guò)精確市場(chǎng)定位和合理定價(jià)策略,我們確信這款商品將為客戶帶來(lái)良好投資回報(bào)。 Sarpa 數(shù)字供應(yīng)鏈開(kāi)放平臺(tái)
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    您指定銀行支付頁(yè)面。 3、已通過(guò)網(wǎng)銀付款了,可是沒(méi)有收到激活碼? 請(qǐng)您先查看您網(wǎng)上銀行交易記錄,確認(rèn)款項(xiàng)是否成功劃出。 若款項(xiàng)已成功劃出,請(qǐng)用購(gòu)買(mǎi)時(shí)賬號(hào),登錄優(yōu)學(xué)院網(wǎng)站。在首頁(yè)左上方個(gè)人頭像右側(cè)點(diǎn)擊【我訂單】,進(jìn)入我訂單頁(yè)面。在我訂單頁(yè)面,可以看到您訂購(gòu)和支付訂單信
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    智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,將私密性數(shù)據(jù)限制在最
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