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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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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![]()
華為云計算 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![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
主流時序數據庫在線體驗 主流時序數據庫在線體驗 如何十分鐘快速上手時序數據庫？主流時序數據庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對物聯網、車聯網、工業(yè)互聯網、IT運維等設計和優(yōu)化的大數據平臺?？?0倍以上的時序數據庫功能，提供緩存、數據訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發(fā)和運維的復雜度。來自：專題![]()
、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來自：百科![]()
幫助文檔 GaussDB 時序引擎 當前特性是實驗室特性，使用時請聯系華為工程師提供技術支持。 enable_tsdb 參數說明：是否開啟時序數據庫特性。 該參數屬于POSTMASTER類型參數，請參考表1中對應設置方法進行設置。 取值范圍：布爾型 on：表示打開時序數據庫特性功能。 off：表示關閉時序數據庫特性功能。來自：專題![]()
TDengine時序數據庫的優(yōu)勢 TDengine時序數據庫的優(yōu)勢 TDengine時序數據庫的優(yōu)勢，如何十分鐘快速上手時序數據庫？核心代碼，包括集群功能全部開源。專為物聯網時序大數據設計和優(yōu)化的存儲計算引擎。TDengine核心為超高性能的時序數據庫，同時提供緩存、數據訂閱、流來自：專題![]()
免費時序數據庫在線體驗 免費時序數據庫在線體驗 如何十分鐘快速上手時序數據庫？免費的時序數據庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對物聯網、車聯網、工業(yè)互聯網、IT運維等設計和優(yōu)化的大數據平臺?？?0倍以上的時序數據庫功能，提供緩存、數據訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發(fā)和運維的復雜度。來自：專題![]()
法等，實現點-線-面信號配時優(yōu)化，提升交通效率，保障通行 區(qū)域聯動優(yōu)化：從單路口信號燈控制、干線協(xié)調優(yōu)化，到區(qū)域內多個相鄰路口協(xié)同優(yōu)化，覆蓋點-線-面，實現區(qū)域內通行能力全局最優(yōu) 精細化時段劃分：基于早晚高峰和平峰期不同時間段交通特點劃分時段，提供差異化信號配時，7*24小時全天候運行來自：百科![]()
15:54:18 機器學習常見的分類有3種： 監(jiān)督學習：利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數，使其達到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學習：在未加標簽的數據中，試圖找到隱藏的結構。常見的有聚類。 強化學習：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數值最大。來自：百科![]()
自適應算法：當出現過多告警時，自動調整算法參數抑制告警。 毛刺信號自動過濾：自動過濾掉偶然出現離散的毛刺信號，避免誤報。 圖1運維指標智能分析 巡檢與問題定界 日常運維中，遇到異常難定位、日志難獲取等問題，需要一個監(jiān)控平臺對資源、日志、應用性能進行全方位的監(jiān)控。 AOM 深度對接應用服務，一站式收集基礎設施、來自：百科![]()
維人員識別異常，告警策略設置簡單，無需機器學習知識背景。 采用多維時序預測算法，利用多指標間關聯關系提高預測準確度，相比傳統(tǒng)預測算法準確度提升50%，訓練及預測時間從幾小時縮短到幾分鐘，可應用于實時預測場景 低成本存儲 自適應壓縮算法、自動冷熱分級存儲，相同數據量下存儲成本僅有關系型數據庫的1/10來自：專題![]()
其次，物聯網數據處理的關鍵是做好對時序數據的處理。 幾乎所有的物聯網數據都是時序數據。時序數據具備時間戳（timestamp）、隨時間變化的數值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四個關鍵信息，同時采樣周期可能非常頻繁，有些甚至可達到毫秒級。 根據時序數據的特點，做好時序數據處理需具備以下幾個關鍵點：來自：百科![]()
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時序數據庫GeminiDB Influx接口 時序數據庫GeminiDB Influx接口 是一款基于華為自研的計算存儲分離架構，兼容InfluxDB生態(tài)的云原生NoSQL時序數據庫。本文問您介紹influx場景的時序數據庫的優(yōu)勢、時序數據庫常見問題等內容 產品詳情 立即使用 時序數據庫GeminiDB來自：專題
