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- 深度學(xué)習(xí)相關(guān)的參考文獻(xiàn) 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)相關(guān)的參考文獻(xiàn) 相關(guān)內(nèi)容
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)相關(guān)的參考文獻(xiàn) 更多內(nèi)容
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 態(tài)勢(shì)感知的相關(guān)介紹 態(tài)勢(shì)感知的相關(guān)介紹 時(shí)間：2021-04-12 20:34:46 云服務(wù)器 云計(jì)算 網(wǎng)絡(luò)安全 安全服務(wù) 應(yīng)用安全 態(tài)勢(shì)感知可視化威脅檢測(cè)和分析的平臺(tái)，集中呈現(xiàn)全局的安全威脅態(tài)勢(shì)。 態(tài)勢(shì)感知通過采集全網(wǎng)流量數(shù)據(jù)和安全防護(hù)設(shè)備日志信息，并利用大來自：百科![]()
長(zhǎng)時(shí)靈活擴(kuò)容，不必?fù)?dān)心資源閑置的浪費(fèi)以及業(yè)務(wù)擴(kuò)張后存儲(chǔ)資源不夠用，配置更加高效、靈活； 業(yè)務(wù)在線擴(kuò)容：用戶可以隨時(shí)對(duì)卷進(jìn)行擴(kuò)容，不必關(guān)閉虛擬機(jī)，確保業(yè)務(wù)連續(xù)。比如金融、電商等行業(yè)，能夠在業(yè)務(wù)不中斷的情況下完成對(duì)業(yè)務(wù)的升級(jí)擴(kuò)容，滿足其對(duì)業(yè)務(wù)高連續(xù)性的要求。 擴(kuò)容過程：用戶從EVS來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 查詢EC相關(guān)的指定租戶的配額ShowQuotasInfoec 查詢EC相關(guān)的指定租戶的配額ShowQuotasInfoec 時(shí)間：2024-02-21 15:39:19 接口說明 查詢EC相關(guān)的指定租戶的配額 URL GET https://ec.myhuaweicloud來自：百科![]()
來自：百科![]()
0.1:80即可完成web服務(wù)的監(jiān)控。因?yàn)镻OD內(nèi)的容器共享IP地址。 日志讀取容器，只需要將相關(guān)路徑下的文件讀取上報(bào)給對(duì)應(yīng)的日志管理平臺(tái)即可。因?yàn)镻OD內(nèi)的容器共享數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。 通過POD這個(gè)概念的設(shè)計(jì)，我們就可以很輕松的管理相關(guān)服務(wù)了。 文中課程 ????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院?????來自：百科![]()
Kubernetes關(guān)鍵概念——DaemonSet的相關(guān)介紹 Kubernetes關(guān)鍵概念——DaemonSet的相關(guān)介紹 時(shí)間：2021-04-13 16:33:44 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 使用DaemonSet的一些典型用法： 運(yùn)行集群存儲(chǔ)daemon，例如在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行g(shù)lusterd、ceph。來自：百科![]()
有狀態(tài)應(yīng)用本質(zhì)是在運(yùn)行過程中會(huì)保存數(shù)據(jù)或狀態(tài)的工作負(fù)載稱為“有狀態(tài)工作負(fù)載，每個(gè)實(shí)例都是唯一的。 一般都會(huì)需要掛載持久化存儲(chǔ)來保證數(shù)據(jù)的持久化。 有狀態(tài)應(yīng)用除了數(shù)據(jù)之外，每個(gè)實(shí)例都是一個(gè)獨(dú)立的，比如mysql，會(huì)區(qū)分主從實(shí)例，那么在重啟之類的操作的時(shí)候，每個(gè)實(shí)例的重啟是有順序的。 文中課程 ?????來自：百科![]()
進(jìn)行管理。 無狀態(tài)應(yīng)用的本質(zhì)就是一個(gè)應(yīng)用的多個(gè)實(shí)例之間完全沒有區(qū)別，每個(gè)請(qǐng)求在不同的實(shí)例返回的結(jié)果都是一樣的，k8s對(duì)他們的處理也是隨機(jī)的，比如縮容。 如果重啟了無狀態(tài)應(yīng)用，由于其不需要對(duì)接持久化存儲(chǔ)，應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（、如果有）是不會(huì)保存下來的，因?yàn)閗8s的重啟會(huì)殺掉這個(gè)容器重新拉起一個(gè)新的容器。來自：百科![]()
費(fèi)消息。多個(gè)消費(fèi)者可以同時(shí)訂閱同一個(gè)隊(duì)列，隊(duì)列里的消息分配給不同的消費(fèi)者。 節(jié)點(diǎn)（Broker） 消息中間件的服務(wù)節(jié)點(diǎn)。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新來自：百科![]()
Service定義了pods的邏輯集合和訪問這個(gè)集合的策略，Pods集合是通過定義Service時(shí)停更的Label選擇器完成的。 Service的引入旨在保證pod的動(dòng)態(tài)變化對(duì)訪問端透明，訪問端只需要知道Service的地址，由Service來提供代理。 Service的抽象使得前端客戶和后端pods進(jìn)行了解耦。來自：百科![]()
images查看下載的鏡像。 （3）使用docker ps命令查看容器運(yùn)行狀態(tài)。 一個(gè)容器在宿主機(jī)上的標(biāo)識(shí)： CONTAINER ID：容器ID，是容器full-id的前12個(gè)字符，也稱為short-id。 NAMES：容器名字，由docker自動(dòng)分配，也可通過參數(shù)指定一個(gè)容器的name。來自：百科![]()
華為云容器鏡像SWR的相關(guān)介紹 華為云容器鏡像SWR的相關(guān)介紹 時(shí)間：2021-04-13 16:47:10 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 容器鏡像服務(wù)（Software Repository for Container，簡(jiǎn)稱SWR）是一種支持鏡像全生命周期管理的服務(wù)，提供簡(jiǎn)單易來自：百科
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