- 深度學(xué)習(xí)算法圖像識(shí)別原理 內(nèi)容精選 換一換
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來(lái)自:專(zhuān)題
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開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:AI如何滿(mǎn)足定制化需求、從Idea到落地開(kāi)發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡(jiǎn)單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Hive基本原理 Hive基本原理 時(shí)間:2020-09-23 15:57:46 Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制來(lái)自:百科
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圖像搜索 ( Image Search ):基于領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù),結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景,利用特征向量化與搜索能力,幫助客戶(hù)從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像搜索服務(wù)介紹和基本操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),了解圖像搜索的特性、解決方案等,并掌握其申請(qǐng)和調(diào)用方法。來(lái)自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科據(jù),進(jìn)行查詢(xún)、分析的服務(wù)。廣泛應(yīng)用于社交應(yīng)用、企業(yè)關(guān)系分析、風(fēng)控、推薦、輿情、防欺詐等具有豐富關(guān)系數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。圖像識(shí)別( Image Recognition ),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)別等能力,幫助客戶(hù)準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。來(lái)自:百科【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的學(xué)習(xí)賽。選手可以使用圖像分類(lèi)算法對(duì)常見(jiàn)的生活垃圾圖片進(jìn)行分類(lèi)。我們將結(jié)合學(xué)習(xí)資料、直播+答疑的方式,帶領(lǐng)大家通關(guān)垃圾分類(lèi)項(xiàng)目。學(xué)習(xí)資料放在”學(xué)習(xí)賽課程“內(nèi),選手可自行觀看學(xué)習(xí)。 【參賽對(duì)象】 對(duì)AI感興趣且年滿(mǎn)18歲的開(kāi)發(fā)者均可報(bào)名參加。 【報(bào)名須知】來(lái)自:百科器擁有一雙火眼金睛。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括: OCR 技術(shù)識(shí)別文字、圖像識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景、視頻理解原理及應(yīng)用。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解行業(yè)趨勢(shì)及應(yīng)用前景、掌握文字、圖像、視頻識(shí)別的應(yīng)用和原理。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 文字識(shí)別介紹及演示 第3節(jié)來(lái)自:百科豐富的邊緣AI算法 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣,例如 人臉識(shí)別 、車(chē)輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣,例如人臉識(shí)別、車(chē)輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán)來(lái)自:專(zhuān)題合的形態(tài),相互取長(zhǎng)補(bǔ)短。 小模型場(chǎng)景:故障感知和定位等確定性和量化的場(chǎng)景,這種場(chǎng)景使用傳統(tǒng)的小模型,機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)算法更準(zhǔn)確。可觀測(cè)數(shù)據(jù)要做到應(yīng)采盡采,配合多維度指標(biāo)檢測(cè)算法,能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確性。 大模型場(chǎng)景:故障根因分析要梳理出上百種應(yīng)用關(guān)聯(lián)的對(duì)象,同時(shí)通過(guò)鏈路追蹤技術(shù)找來(lái)自:百科將介紹主機(jī) 漏洞掃描 的原理、目的和方法。 一、原理 主機(jī)漏洞掃描的原理是通過(guò)掃描程序?qū)δ繕?biāo)主機(jī)的操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序進(jìn)行深度檢測(cè),查找是否存在已知的安全漏洞。掃描程序可以采用主動(dòng)或被動(dòng)方式,主動(dòng)掃描是指掃描程序向被掃描的主機(jī)發(fā)送檢測(cè)請(qǐng)求,主動(dòng)探測(cè)漏洞;被動(dòng)掃描是指掃描程序被動(dòng)接收主機(jī)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來(lái)自:百科
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