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  • 深度學(xué)習(xí)模型封裝 dll及bin 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特
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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)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    角落,給生活帶來(lái)極大便利。即便如此,依然有很多人覺(jué)得深度學(xué)習(xí)高深莫測(cè)、遙不可,的確,它有深?yuàn)W之處,非專(zhuān)業(yè)人士難以企及,但也有親和力十足的一面,讓沒(méi)有基礎(chǔ)的小白也能輕松上手,感受深度學(xué)習(xí)的魅力,接下來(lái)要介紹的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型訓(xùn)練正是如此。 手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別初探 手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別是計(jì)算機(jī)視
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  • 。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。
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    華為云計(jì)算 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。
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    云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型,都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。
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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(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)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)封裝? 什么是數(shù)據(jù)封裝? 時(shí)間:2020-08-11 10:02:34 數(shù)據(jù)封裝是指將協(xié)議數(shù)據(jù)單元(PDU)封裝在一組協(xié)議頭和尾中的過(guò)程。 在OSI 7層參考模型中,每一層主要負(fù)責(zé)與其他機(jī)器上的對(duì)等層進(jìn)行通信。 該過(guò)程在“協(xié)議數(shù)據(jù)單元”(PDU)中實(shí)
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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)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式復(fù)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)
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    dedFor.dll”插件,從IIS 6服務(wù)器記錄的訪問(wèn)日志中獲取客戶(hù)端真實(shí)的IP地址。 下載F5XForwardedFor模塊。 根據(jù)您服務(wù)器的操作系統(tǒng)版本將“x86\Release”或者“x64\Release”目錄中的“F5XForwardedFor.dll”文件拷貝至指定
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    DeepSeek-R1蒸餾模型部署體驗(yàn) DeepSeek-R1蒸餾模型部署體驗(yàn) 在MaaS平臺(tái)上,DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線,開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線體驗(yàn)或API調(diào)用來(lái)使用這些模型。開(kāi)發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型,以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 昇騰AI軟件棧邏輯架功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架功能介紹 時(shí)間:2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件??梢苑譃樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器(Matrix),框架管理器(Framewo
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) A8+協(xié)同管理軟件組織模型權(quán)限管理-應(yīng)用概述 A8+協(xié)同管理軟件組織模型權(quán)限管理-應(yīng)用概述 時(shí)間:2021-07-20 11:34:45 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷(xiāo)售管理 商品介紹 商品鏈接:致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件;服務(wù)商:北京致遠(yuǎn)互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠(yuǎn)互聯(lián)《致遠(yuǎn)
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    ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱(chēng)“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) CDN 多云模型和對(duì)象存儲(chǔ)成本分析最佳實(shí)踐 CDN多云模型和對(duì)象存儲(chǔ)成本分析最佳實(shí)踐 時(shí)間:2022-04-06 11:53:22 【最新活動(dòng)】 在互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中,對(duì)象存儲(chǔ)和CDN是緊密相連組合使用的一對(duì)服務(wù),鑒于很多客戶(hù)使用了多家CDN廠商甚至使用了多家云存
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    絡(luò)的優(yōu)化開(kāi)辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下,通過(guò)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(guò)GPU或者其它類(lèi)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí),希望盡量在不改變?cè)即a的前提下,在昇騰AI處理器上能
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    端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同,解決網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)的場(chǎng)景,節(jié)省用戶(hù)帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型,快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行本地分析,大大減少上云數(shù)據(jù)流量,節(jié)約存儲(chǔ)成本。 2.統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)平臺(tái) 軟硬協(xié)同優(yōu)化,統(tǒng)一的Skill開(kāi)發(fā)框架,封裝基礎(chǔ)組件,支持常用深度學(xué)習(xí)模型。 3.跨平臺(tái)設(shè)計(jì)
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