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  • 深度學習模型哪年提出 內(nèi)容精選 換一換
  • 云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    華為云計算 云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學習 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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  • 華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時間:2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu),目前還在使用的層次模型的一個實際案例就是
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    Collegiate Computing Contest,簡稱C4),第五屆(2020)“中國高校計算機大賽”繼續(xù)由全國高等學校計算機教育研究會主辦。大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽是其中的一項重要賽事,在2018被選入全國普通高校學科競賽排行榜,獲得社會各界的高度關(guān)注和廣泛好評。 2020中國高
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  • 而一盞智能的路燈,不僅僅是節(jié)電這么簡單。 在很多城市,亮燈率不低于98%是一項硬指標,一到天黑亮燈時間,路燈管理部門就要開車出動,環(huán)繞街道查看盞燈亮,盞燈滅,發(fā)現(xiàn)有損壞的再派人維修,管理效率低下。 因此,節(jié)省人力與電力成本,提高路燈的管理水平是智能路燈的最大作用。隨需所亮,按需節(jié)能,
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    云知識 領(lǐng)取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 領(lǐng)取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 時間:2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學院平臺;服務(wù)商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學習卡的操作比較簡單,但是同
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    少某一部分數(shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,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)果通常是一個或多個機器學習深度學習模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。
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    物聯(lián)網(wǎng)學習入門 課程學習,動手實驗,技能認證,全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識圖譜 在線課程 01 初學入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動手實驗 02 精心設(shè)計云上實驗,深度體驗云服務(wù) 精心設(shè)計云上實驗,深度體驗云服務(wù) 初學入門 初學入門
    來自:專題
    云安全 學習入門 學課程、做實驗、考認證,云安全知識一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識圖譜 在線課程 01 初學者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 初學者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 動手實驗 02 動手實驗提供初級、中級在線實驗學習 動手實驗提供初級、中級在線實驗學習
    來自:專題
    于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學習模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布,支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能,支持多類型應(yīng)用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版
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    華為云持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新,普惠千行百業(yè)。上半年,華為云公布了2021新品上市計劃,并陸續(xù)發(fā)布全球最大的AI預(yù)訓(xùn)練模型盤古大模型、云容器集群CCE Turbo、云原生金融級分布式數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for openGauss)等重磅新品,加速行業(yè)全面云化、全棧智能。華為還提出“云云協(xié)同”策略,即華為云和華為終端
    來自:百科
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    來自:專題
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    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)
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    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級,學術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????
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    人工智能應(yīng)用 場景概述 2016AlphaGo橫空出世,4:1戰(zhàn)勝李世石,17又以3:0戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍柯潔,此后三,星際,Dota2,德州撲克等均涌現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應(yīng)用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強化學習方法,從0開始,通過與環(huán)境的交互和
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    重磅發(fā)布!西駿數(shù)據(jù)與華為云GaussDB完成兼容互認證 華為云GaussDB技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)發(fā)力,榮膺DTCC2021創(chuàng)新大獎 再傳捷報!華為云GaussDB榮獲DTCC2022度技術(shù)大獎 華為云GaussDB與中創(chuàng)軟件應(yīng)用服務(wù)器軟件完成兼容性互認證
    來自:專題
    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)
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    com/information/1000008463/introduction 所有廣西大學生人工智能設(shè)計大賽的參賽選手都需要完成AI實踐學習環(huán)節(jié),實踐時間: 即日起-201910月10日 【參賽答題方式】 第一步、在本頁面報名并注冊華為云新賬號 點擊頁面右上角報名,按提示進行賬號注冊并完成實名認證。
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    據(jù)Gartner預(yù)測2029全球80%的企業(yè)將使用低代碼平臺開發(fā)核心應(yīng)用,AI增強開發(fā)是加速LCAP市場增長的主要趨勢。 然而,在實際智能化開發(fā)過程中,企業(yè)往往面臨以下困難: 大模型部署成本高,行業(yè)定制復(fù)雜 大模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計算資源,且需要專業(yè)的運維團隊進行管理,不同行業(yè)對模型的需求差
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