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算法和應用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 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 華為云來自：百科的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章來自：百科
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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![]()
池化層通過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，同時還可降低網絡中的參數和計算量；全連接層將局部特征通過權值矩陣組裝成完整的圖像，完成特征空間到真實類別空間的映射，最終的圖像分類便是由全連接層完成的。有了這樣一個神經網絡后，我們還需要用大量數據集對它進來自：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 華為云來自：百科![]()
超越了人類的水平。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。來自：百科![]()
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選擇“報文”，根據被測服務的實際情況，設置報文信息。 思考時間 可選配置。為了更好的模擬用戶行為，需要模擬用戶在不同操作之間的等待時間。例如當用戶收到來自服務器的數據時，可能要等待幾秒查看數據，然后再做出響應，這種延遲就稱為思考時間。 請根據各業(yè)務的不同來設置思考時間。建議性能測試的時候，不要設來自：專題![]()
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索分析，從中發(fā)現因果關系、內部聯系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數據中，得到預測、評價等結果。來自：專題![]()
1、登錄PerfTest控制臺，選擇左側導航欄的“PerfTest測試工程”，單擊“創(chuàng)建測試工程”。 2、在彈出的“創(chuàng)建測試工程”對話框中，輸入測試工程的名稱，例如“Web-test”和相關描述，單擊“確定”。 創(chuàng)建測試任務 根據壓測場景，引用定義好的測試事務，為用戶創(chuàng)建性能測試場景。 操作步驟 1、登來自：專題![]()
通過實操最終得到AI成功識別人車的結果。 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄 3.拷貝數據集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓練作業(yè) 5.模型導入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科![]()
') 訓練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓練作業(yè)時可以根據訓練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來自：專題![]()
HTTPS協議開發(fā)的各類應用和微服務接口性能測試；支持TCP/UDP/WEBSOCKET測試，支持字符串負載與16進制碼流兩種模式，滿足各類非HTTP類協議的數據構造；支持HLS/RTMP/HTTP-FLV測試。 多事務元素與測試任務階段的靈活組合：提供靈活的數據報文、事務定義能來自：專題![]()
些都要了然于心，基于商業(yè)的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少老客戶的流失、優(yōu)化活動效果、提高客戶響應率等等。不同的項目對數據的要求，使用的分析手段也是不一樣的。 2.準備數據 數據準備主要是指收集和預處理數據的過程。 按照確定的分析目的，有目的性的收集、整合相關數據，數據準來自：百科![]()
自定義類型的工作項。 為何在用例庫與測試計劃中，同一個測試用例的狀態(tài)顯示不一致？ 問題現象 創(chuàng)建了一個測試計劃，并執(zhí)行完所有的用例后，測試計劃中的測試用例的狀態(tài)與用例庫中的狀態(tài)不一致。 原因分析 用例狀態(tài)在用例庫和測試計劃中是相互獨立的，相互不受影響。 測試用例的結果和狀態(tài)，在用來自：專題![]()
詳盡在線測試報告，支持一鍵下載，提供詳細測試分析和問題上下文信息、全過程截圖、日志。 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。來自：百科
