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- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展 內(nèi)容精選 換一換
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至超越了人類的水平。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(guò)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：百科征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(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)的典型模型：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)的應(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。來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展 相關(guān)內(nèi)容
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來(lái)自：百科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)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、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)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展 更多內(nèi)容
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(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)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科![]()
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(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![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(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，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來(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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的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融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
鯤鵬BoostKit分布式存儲(chǔ)使能套件 本課程主要介紹了鯤鵬Boostkit分布式存儲(chǔ)：基于鯤鵬服務(wù)器進(jìn)行了大量的性能及有效容量?jī)?yōu)化的工作，能為存儲(chǔ)行業(yè)中存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能及有效容量產(chǎn)生提供一種有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間：2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序，云化，分布式，多模處理是未來(lái)主要趨勢(shì)。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是：芯片/介質(zhì)、操作來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問(wèn)題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動(dòng)下，以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，發(fā)展為三個(gè)階段：人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。來(lái)自：百科![]()
雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華來(lái)自：百科![]()
恢復(fù)到某一已知的正確狀態(tài)的功能。 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展有以下三個(gè)特點(diǎn): 1、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上，數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫(kù)模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的交叉結(jié)合，計(jì)算機(jī)來(lái)自：百科![]()
在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書(shū) 區(qū)塊鏈 部署彈珠游戲模擬資產(chǎn)變化 初級(jí)微認(rèn)證 了解區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 了解區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 立即學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈的應(yīng)用部署與運(yùn)維 區(qū)來(lái)自：專題![]()
放緩，但是整個(gè)云原生技術(shù)棧將會(huì)進(jìn)入更高速發(fā)展的階段，圍繞K8s的技術(shù)棧將會(huì)與云計(jì)算的應(yīng)用、平臺(tái)、設(shè)備各層次進(jìn)行更深入的結(jié)合。 各類現(xiàn)代化的應(yīng)用都將會(huì)運(yùn)行在K8s之上，不僅僅是前些年已經(jīng)備受關(guān)注的以互聯(lián)網(wǎng)App、WebService為代表的無(wú)狀態(tài)應(yīng)用，而新型的諸如大數(shù)據(jù)、AI、分布來(lái)自：百科![]()
有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類算法 第16章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，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)來(lái)自：百科![]()
Streaming 3. YARN：智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)：HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過(guò)單機(jī)處理能力，分布式并行計(jì)算框架成為標(biāo)準(zhǔn)，高并發(fā)度成為加速性能關(guān)鍵。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 云計(jì)算的發(fā)展歷程 云計(jì)算的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-06-30 18:56:52 “云”中的資源在使用者看來(lái)是可以無(wú)限擴(kuò)展的，并且可以隨時(shí)獲取，按需使用，隨時(shí)擴(kuò)展，按使用付費(fèi)。這種特性經(jīng)常被稱為像水電一樣使用IT基礎(chǔ)設(shè)施。 云計(jì)算的發(fā)展歷程按照時(shí)間順序，可以列為下圖的時(shí)間節(jié)點(diǎn)：來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 微服務(wù)的發(fā)展 微服務(wù)的發(fā)展 時(shí)間：2021-07-01 14:16:39 微服務(wù)：互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展以及傳統(tǒng)分布式、SOA架構(gòu)無(wú)法適應(yīng)快速的開(kāi)發(fā)迭代等多重因素共同推動(dòng)下的產(chǎn)物。 微服務(wù)雛形：微服務(wù)架構(gòu)概念最早由Fred George在2012年的一次技術(shù)大會(huì)上所提出，拆分SOA服務(wù)實(shí)現(xiàn)解耦。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時(shí)間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問(wèn)題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；來(lái)自：百科![]()
延遲要求高，體驗(yàn)無(wú)法保障 VR視頻的超大流量，一方面是對(duì)帶寬的極高要求，另一方面對(duì)于網(wǎng)絡(luò)延遲和穩(wěn)定性也很嚴(yán)苛。例如現(xiàn)階段VR直播受限于網(wǎng)絡(luò)條件，往往直播的體驗(yàn)得不到保障，畫(huà)面黑邊、眩暈、卡頓等導(dǎo)致體驗(yàn)大打折扣。 內(nèi)容生態(tài)不完善，不易于推廣 當(dāng)前VR終端和內(nèi)容的市場(chǎng)還不成熟，各個(gè)終端的生態(tài)自成體系，各來(lái)自：百科
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