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- 深度學(xué)習(xí)算法分類強(qiáng)化學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 灰度發(fā)布的分類 灰度發(fā)布的分類 時(shí)間：2021-07-01 11:39:05 灰度發(fā)布是指在生產(chǎn)環(huán)境上引一部分實(shí)際流量對(duì)一個(gè)新版本進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試新版本的性能和表現(xiàn)，在保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，盡早發(fā)現(xiàn)新版本在實(shí)際環(huán)境上的問(wèn)題?？梢苑譃橐韵聝煞N類型： 1. 基于權(quán)重的灰度發(fā)布來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB調(diào)度算法有哪些 ELB調(diào)度算法有哪些 時(shí)間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 算法模型 ELB調(diào)度算法有輪詢、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢 權(quán)重：支持 算法策略：根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重，按來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間：2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法，是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)算法，且通過(guò)規(guī)?；钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被)檢測(cè)訓(xùn)練，賦予監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能檢測(cè)來(lái)自：云商店
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15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 堡壘機(jī) 的分類 堡壘機(jī)的分類 時(shí)間：2020-07-15 10:01:21 云審計(jì) 堡壘機(jī)，是應(yīng)用代理技術(shù)，對(duì)服務(wù)系統(tǒng)、應(yīng)用系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的遠(yuǎn)程管理，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維人員的身份認(rèn)證、登陸授權(quán)、事中操作監(jiān)控、售后直觀回放審計(jì)。堡壘機(jī)有以下分類 一、網(wǎng)關(guān)型堡壘機(jī) 網(wǎng)關(guān)型堡壘來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算常見(jiàn)的分類 云計(jì)算常見(jiàn)的分類 時(shí)間：2021-06-08 19:49:27 云計(jì)算 按服務(wù)的層級(jí)通常將云計(jì)算分為： 1、I層主要提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)類基礎(chǔ)服務(wù)，典型I層云服務(wù)，例如： 彈性云服務(wù)器 。 2、P層主要提供應(yīng)用運(yùn)行、開(kāi)發(fā)環(huán)境和應(yīng)用開(kāi)發(fā)組件，典型P層云服務(wù)，例如：數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
為管理人員及時(shí)處理提供依據(jù)，減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富：算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別，排除誤檢測(cè)，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(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)來(lái)自：云商店![]()
AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來(lái)自：專題![]()
通過(guò)系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書(shū)。 通過(guò)系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書(shū)。 服務(wù)咨詢來(lái)自：專題![]()
1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割 第4章 人臉識(shí)別 第5章 OCR 第6章 視頻分析來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS) 是一種自動(dòng)設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的模型。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDL如何進(jìn)行分類 DDL如何進(jìn)行分類 時(shí)間：2021-07-02 11:29:03 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for MySQL) DDL（Data Definition Language數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言），用于定義或修改數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象，主要分為來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 系統(tǒng)函數(shù)的分類有哪些 系統(tǒng)函數(shù)的分類有哪些 時(shí)間：2021-07-01 23:27:28 數(shù)據(jù)庫(kù) mysql 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for MySQL) 系統(tǒng)函數(shù)是對(duì)一些業(yè)務(wù)邏輯的封裝，以完成特定的功能。系統(tǒng)函數(shù)可以有參數(shù)，也可以沒(méi)有參數(shù)。系統(tǒng)函數(shù)執(zhí)行完成后會(huì)返回執(zhí)行結(jié)果。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)的備份方式分類方法 常見(jiàn)的備份方式分類方法 時(shí)間：2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫(kù)及備份內(nèi)容進(jìn)行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來(lái)自：百科![]()
參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹(shù)，分類，聚類，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)來(lái)自：百科![]()
AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 愛(ài)AI美食圖片分類大賽 愛(ài)AI美食圖片分類大賽 時(shí)間：2020-12-09 14:39:16 愛(ài)（AI）美食美食圖片分類大賽是面向所有AI開(kāi)發(fā)者入門實(shí)戰(zhàn)賽，適用于正在學(xué)習(xí)AI的初學(xué)者，目標(biāo)是為AI開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)交流學(xué)習(xí)、實(shí)戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺(tái)。 賽事介紹 人間煙火氣，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云服務(wù)器的分類 云服務(wù)器的分類 時(shí)間：2020-07-27 15:35:41 云服務(wù)器 云服務(wù)器（Elastic Compute Service，E CS ）是具有彈性可擴(kuò)展處理能力的簡(jiǎn)單，高效，安全和可靠的計(jì)算服務(wù)。它的管理方法比物理服務(wù)器更簡(jiǎn)單，更高效。用戶可來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能來(lái)自：百科![]()
規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備，而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升50來(lái)自：百科
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