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- 深度學(xué)習(xí)算法工程師要求 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科云安全 學(xué)習(xí)入門 學(xué)課程、做實(shí)驗(yàn)、考認(rèn)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(xué)者入門課程、開發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門課程、開發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級、中級在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級、中級在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)來自：專題
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HCIP-IoT高級工程師認(rèn)證課程 HCIP-IoT高級工程師認(rèn)證課程 時(shí)間：2020-12-14 14:31:51 比HCIA-IoT課程多40%知識點(diǎn)，并提供智慧路燈、智慧農(nóng)業(yè)、智慧煙感、智慧物流等典型場景實(shí)驗(yàn)，適用于物聯(lián)網(wǎng)嵌入式高級工程師、應(yīng)用開發(fā)高級工程師、高校師生，學(xué)習(xí)完成可考取HCIP-IoT高級工程師認(rèn)證。來自：百科室內(nèi)、園區(qū)場景同一畫面內(nèi)同時(shí)起火或起煙不超過3處 補(bǔ)光要求 要求 晚上只能對火焰進(jìn)行檢測，無補(bǔ)光要求 火焰要求 要求 火焰在畫面中的像素大小滿足30*30以上(1080P) 煙霧要求 要求 煙霧在畫面中的像素大小滿足30*30以上(1080P) 同時(shí)檢測數(shù)量要求 要求 室內(nèi)、園區(qū)場景同一畫面內(nèi)同時(shí)起火或起煙不超過3處來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)算法工程師要求 更多內(nèi)容
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華為認(rèn)證云服務(wù)工程師 培養(yǎng)與認(rèn)證具備使用各類云服務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行應(yīng)用部署及維護(hù)能力的工程師 了解認(rèn)證詳情 HCIP-Cloud Service Solutions Architect 華為認(rèn)證云服務(wù)高級解決方案架構(gòu)師 培養(yǎng)與認(rèn)證具備對傳統(tǒng)應(yīng)用進(jìn)行云上架構(gòu)設(shè)計(jì)及分析的高級工程師 了解認(rèn)證詳情來自：專題![]()
對應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對IoT資源受限的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)來自：百科![]()
低時(shí)延場景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢，可針對不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低來自：百科![]()
云知識 好會(huì)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)版對軟硬件的要求 好會(huì)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)版對軟硬件的要求 時(shí)間：2021-05-08 15:57:41 云市場 嚴(yán)選商城 商品介紹 財(cái)務(wù)管理 商品鏈接：好會(huì)計(jì)；服務(wù)商：暢捷通信息技術(shù)股份有限公司 軟硬件要求 ◆ 軟件配置： 1、操作系統(tǒng)：無要求，Windows、MAC OS來自：云商店![]()
均支持。 四層通常根據(jù)IP地址進(jìn)行輪轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)發(fā)，而七層則要求解析請求的內(nèi)容后根據(jù)內(nèi)容匹配轉(zhuǎn)發(fā)。 負(fù)載均衡一般要求較高的轉(zhuǎn)發(fā)處理能力，其對網(wǎng)絡(luò)及帶寬也有一定的要求。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????華為云學(xué)院 華為鯤鵬計(jì)算Web應(yīng)用解決方案介紹 此為鯤鵬應(yīng)用使能套件Kunpeng來自：百科![]()
學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來自：專題![]()
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件整體升級，無法支持算法持續(xù)迭代，其在線升級存在諸多問題。軟件定義攝像機(jī)通過將軟件與硬件解耦可快速集成不同的智能交通算法，并實(shí)現(xiàn)算法升級按需部署，快速滿足多樣業(yè)務(wù)場景需求，同時(shí)解決當(dāng)前主流攝像機(jī)算法升級迭代的問題。標(biāo)準(zhǔn)通過定義軟件定義攝像機(jī)的邏輯架構(gòu)及技術(shù)要求，為智能交通監(jiān)控項(xiàng)目來自：云商店![]()
阿根廷金融行業(yè)監(jiān)管要求遵從性指南 介紹華為云如何協(xié)助您在使用華為云時(shí)滿足阿根廷BCRA發(fā)布的金融行業(yè)監(jiān)管要求，同時(shí)展示華為云自身的合規(guī)性。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云阿根廷金融行業(yè)監(jiān)管遵從性指導(dǎo) 目錄 1概述 1.1背景與發(fā)布目的 1.2適用的阿根廷金融監(jiān)管要求簡介 1.3名詞定義來自：專題![]()
everywhere的下一塊拼圖 從業(yè)內(nèi)工程師的角度來看，AI應(yīng)用迭代發(fā)展的核心痛點(diǎn)主要包含2個(gè)方面： 第一：算法工程師作為AI應(yīng)用的核心開發(fā)者通常只會(huì)和模型、數(shù)據(jù)以及代碼打交道，主要工作圍繞數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)工程、特征工程還有模型設(shè)計(jì)、開發(fā)、訓(xùn)練等，偏研究和理論方向。但是一旦涉及到算法模型和AI應(yīng)用的最來自：百科![]()
集訓(xùn)練自己的模型，或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓(xùn)練平臺與推理服務(wù)平臺。其中樣本庫是存儲(chǔ)和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本，支撐模型訓(xùn)練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉庫，模型庫是存儲(chǔ)和管理各類型專用來自：其他![]()
MES運(yùn)維工程師 MES運(yùn)維工程師 遵循GMP法規(guī)，為中國藥企量身定制，易實(shí)施、易維護(hù)、易使用。實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)作業(yè)協(xié)同運(yùn)作，實(shí)時(shí)管理。保障數(shù)據(jù)完整性的同時(shí)，提升市場響應(yīng)速度、持續(xù)生產(chǎn)質(zhì)量穩(wěn)定的產(chǎn)品，全面增強(qiáng)藥企效率競爭力。 遵循GMP法規(guī)，為中國藥企量身定制，易實(shí)施、易維護(hù)、易使用。實(shí)來自：專題![]()
、敏捷教練、軟件工程師、運(yùn)維工程師等各類人群進(jìn)行學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1. 了解精益敏捷DevOps知識體系：內(nèi)容涵蓋精益、敏捷與DevOps的方法實(shí)踐知識體系 2. 理論結(jié)合實(shí)踐及工具落地：了解精益敏捷DevOps方法與實(shí)踐如何結(jié)合工具進(jìn)行良好落地 3. 深度學(xué)習(xí)DevOps轉(zhuǎn)型的來自：百科![]()
AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通來自：百科![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快： 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。來自：百科![]()
、讀寫、數(shù)據(jù)更新等。 Converged Algorithms：融合算法庫（算法基于具體的業(yè)務(wù)模型），根據(jù)具體業(yè)務(wù)模型，在端側(cè)MCU進(jìn)行算法融合，例如環(huán)境監(jiān)測算法、計(jì)步算法等，從傳統(tǒng)、簡單采集算法升級到智能算法，應(yīng)用直接調(diào)用，提升傳感數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)精準(zhǔn)度，降低數(shù)據(jù)采集時(shí)延。 LiteOS傳感框架特點(diǎn)來自：百科
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