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  • 深度學(xué)習(xí)框架 pytorch 內(nèi)容精選 換一換
  • 先技術(shù)加速計算過程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫查詢,提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome,深度融合人工智能技術(shù),產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型,加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云
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    什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文檔導(dǎo)讀 簡介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫 腳本樣例:Zeppelin 自動學(xué)習(xí)簡介:自動學(xué)習(xí)功能介紹 自動學(xué)習(xí)簡介:自動學(xué)習(xí)功能介紹
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    云知識 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 時間:2020-12-15 10:41:51 華為云學(xué)院提供了豐富的線上學(xué)習(xí)課程,課程采用視頻、文檔、測試題、動手實(shí)操等多種學(xué)習(xí)方式。通過本課程,讓開發(fā)者、伙伴、技術(shù)愛好者等全體用戶掌握在線學(xué)習(xí)職業(yè)認(rèn)證的方法,了解職業(yè)認(rèn)
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    Fabric增強(qiáng)版使用流程 華為云 區(qū)塊鏈 引擎使用流程 區(qū)塊鏈常見問題 區(qū)塊鏈開發(fā) Hyperledger Fabric增強(qiáng)版開發(fā)指南 華為云區(qū)塊鏈引擎開發(fā)指南 SDK參考 學(xué)習(xí)更多云服務(wù) 在線課程 涵蓋云、AI、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域、輕松又高效的知識學(xué)習(xí) 動手實(shí)驗(yàn) 快速體驗(yàn)云服務(wù),輕松完成云上實(shí)踐
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    索需要學(xué)習(xí)的課程,進(jìn)行在線學(xué)習(xí)與專題內(nèi)容測試,學(xué)習(xí)后可下載相應(yīng)專題學(xué)習(xí)資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案,點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”. 或者點(diǎn)擊“上傳答題照片”,打開微信掃描二維碼,拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后,點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”即可。 定制學(xué)習(xí)計劃 點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個性學(xué)習(xí)”欄目,
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    華為云計算 云知識 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件架構(gòu) 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件架構(gòu) 時間:2020-08-18 17:03:43 為完成一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)和執(zhí)行,昇騰AI軟件棧在深度學(xué)習(xí)框架到昇騰AI處理器之間架起了一座橋梁,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始模型,到中間計算圖表征,再到獨(dú)立執(zhí)
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    排序策略-離線排序模型:DeepFM 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 策略參數(shù)說明:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機(jī) 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 多層感知機(jī)分類(pytorch):參數(shù)說明 GPU函數(shù) 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息
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    ,減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會自動利用相關(guān)先驗(yàn)知識對深度學(xué)習(xí)模型的檢測結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測,準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進(jìn)行定制化功能開發(fā):針對不同行業(yè)應(yīng)用需求,
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    備的能力就好。 主要模塊有WSGI API框架、統(tǒng)一的API框架、Manager層和Driver層。 • WSGI API框架:提供一個標(biāo)準(zhǔn)的API框架模型,讓生態(tài)伙伴更多的關(guān)注自身的業(yè)務(wù)邏輯,而不是公共框架模型; • 統(tǒng)一的API框架:主要負(fù)責(zé)參數(shù)檢查等動作,封裝API的返回值;
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    云知識 TBE及其優(yōu)勢特性 TBE及其優(yōu)勢特性 時間:2021-02-25 14:08:49 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計算 昇騰AI軟件棧提供了TBE算子開發(fā)框架,開發(fā)者可以基于此框架使用Python語言開發(fā)自定義算子。那么,我們來了解一下什么是TBE。 TBE的全稱為Tensor Boost
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    之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下,通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓(xùn)練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時,希望
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    色應(yīng)用開發(fā),通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架CaffeTensorFlow等)有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。
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    Mocha文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Mocha文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間:2021-07-09 14:12:27 Mocha 是一個功能豐富的 JavaScript 測試框架,運(yùn)行在 Node.js 和瀏覽器中,讓異步測試變得簡單有趣。 Mocha文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址:https://mochajs
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    華為云計算 云知識 Pug文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Pug文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間:2021-07-09 11:02:21 Pug 是一款健壯、靈活、功能豐富的模板引擎,專門為 Node.js 平臺開發(fā)。Pug 是由 Jade 改名而來。 Pug文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址:https://www
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    華為云計算 云知識 Sequelize文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Sequelize文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間:2021-07-09 14:25:33 TypeORM 是一個 ORM 框架,可以與 TypeScript 和 JavaScript (ES5,ES6,ES7,ES8) 一起使用。
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    華為云計算 云知識 Docusaurus文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Docusaurus文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間:2021-07-09 10:37:09 Docusaurus 是一款基于 React 框架構(gòu)建的易于維護(hù)的靜態(tài)網(wǎng)站創(chuàng)建工具。Docusaurus 能夠幫你快速建立文檔網(wǎng)站、博客、營銷頁面等。
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    云知識 Nginx文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Nginx文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間:2021-07-09 14:07:45 Nginx (engine x) 是一個高性能的HTTP和反向代理服務(wù),也是一個IMAP/POP3/SMTP服務(wù)。 Nginx文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址:https://www
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    華為云計算 云知識 fastify文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 fastify文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間:2021-07-09 11:24:42 Fastify是一款快速并且低開銷的 web 框架,專為 Node.js 平臺量身打造 Fastify文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址:https://www
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