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- 深度學(xué)習(xí)在國(guó)內(nèi)發(fā)展 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) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)在國(guó)內(nèi)發(fā)展 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，這一過(guò)程便依賴(lài)于華為自研的深度學(xué)習(xí)框架MindSpore。 MindSpore的“學(xué)習(xí)”過(guò)程 MindSpore當(dāng)前已經(jīng)部署在ModelArts的開(kāi)發(fā)環(huán)境和訓(xùn)練環(huán)境中，同時(shí)提供了閾值算法供開(kāi)發(fā)者直接使用，它的學(xué)習(xí)過(guò)程如下圖所示，簡(jiǎn)單總結(jié)一下： 1. 使用Min來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)在國(guó)內(nèi)發(fā)展 更多內(nèi)容
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問(wèn)題上已經(jīng)達(dá)到來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 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(kāi)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(lái)自：百科![]()
值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)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)。來(lái)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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過(guò)50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來(lái)自：百科![]()
GaussDB 分布式執(zhí)行框架示意圖 因?yàn)閿?shù)據(jù)是通過(guò)一致性Hash技術(shù)均勻分布在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此DN在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，可能需要從其他DN獲取數(shù)據(jù)，GaussDB提供了三種stream流（廣播流、聚合流和重分布流）來(lái)降低數(shù)據(jù)在DN節(jié)點(diǎn)間的流動(dòng)。DN將結(jié)果集返回給Coordinate進(jìn)行匯總。C來(lái)自：專(zhuān)題![]()
布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云技術(shù)結(jié)合產(chǎn)生的 云數(shù)據(jù)庫(kù) 等。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)、新技術(shù)、通用數(shù)據(jù)庫(kù)在特定領(lǐng)域無(wú)法滿足應(yīng)用需求，需要根據(jù)領(lǐng)域的特定需求來(lái)研制特定的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。 想要進(jìn)一步了解，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展史，上華為云學(xué)院進(jìn)階學(xué)習(xí)吧！ 鏈接：https://education.huaweicloud來(lái)自：百科![]()
/Oracle生態(tài)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 發(fā)展現(xiàn)狀： 在金融，電信，零售等多個(gè)行業(yè)發(fā)展迅速； 體系架構(gòu)，技術(shù)發(fā)展成熟； 不斷完善面向業(yè)務(wù)的場(chǎng)景分析； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展趨勢(shì)： 需求多樣化； 管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 華為云 面向未來(lái)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)鍵是以來(lái)自：百科![]()
早出現(xiàn)的 Linkerd。 Istio背負(fù)巨大的使命，Google希望在繼Kubernetes成為容器編排的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)之后，打造另一殺手锏級(jí)別的技術(shù)，成為服務(wù)網(wǎng)格的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。 Google與IBM大廠的加持，在資源及影響力層面遠(yuǎn)非Buoyant可比擬的。 眾多廠商參與Istio社區(qū)，共同推進(jìn)繁榮。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 左鄰公司發(fā)展情況 左鄰公司發(fā)展情況 時(shí)間：2021-07-26 15:38:00 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 智慧園區(qū) 商品介紹 商品鏈接：左鄰智慧園區(qū)運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)軟件服務(wù)；服務(wù)商：深圳左鄰永佳科技有限公司 左鄰公司發(fā)展情況： 落地項(xiàng)?覆蓋園區(qū)、寫(xiě)字樓、社區(qū)、?校和商業(yè)地產(chǎn)。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算的發(fā)展歷程 云計(jì)算的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-06-30 18:56:52 “云”中的資源在使用者看來(lái)是可以無(wú)限擴(kuò)展的，并且可以隨時(shí)獲取，按需使用，隨時(shí)擴(kuò)展，按使用付費(fèi)。這種特性經(jīng)常被稱(chēng)為像水電一樣使用IT基礎(chǔ)設(shè)施。 云計(jì)算的發(fā)展歷程按照時(shí)間順序，可以列為下圖的時(shí)間節(jié)點(diǎn)：來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 存儲(chǔ)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì) 存儲(chǔ)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-05-25 15:55:17 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展中，分布式云存儲(chǔ)呈現(xiàn)快速的市場(chǎng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，有兩點(diǎn)原因驅(qū)動(dòng)： 1. 云存儲(chǔ)從專(zhuān)有設(shè)備變?yōu)橥ㄓ迷O(shè)備，簡(jiǎn)單管理、低TCO，并支持大規(guī)模線性擴(kuò)展； 2. 新興業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 微服務(wù)的發(fā)展 微服務(wù)的發(fā)展 時(shí)間：2021-07-01 14:16:39 微服務(wù)：互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展以及傳統(tǒng)分布式、SOA架構(gòu)無(wú)法適應(yīng)快速的開(kāi)發(fā)迭代等多重因素共同推動(dòng)下的產(chǎn)物。 微服務(wù)雛形：微服務(wù)架構(gòu)概念最早由Fred George在2012年的一次技術(shù)大會(huì)上所提出，拆分SOA服務(wù)實(shí)現(xiàn)解耦。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 智慧空管發(fā)展趨勢(shì) 智慧空管發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2020-09-11 15:40:16 按照民航局民航強(qiáng)國(guó)和“四強(qiáng)空管”的建設(shè)要求，結(jié)合華為優(yōu)秀數(shù)據(jù)實(shí)踐驗(yàn)證的方法論及豐富的 數(shù)據(jù)管理 工具，華為云為空管客戶提供 “方法論+管理體系+技術(shù)平臺(tái)+應(yīng)用場(chǎng)景”的組合服務(wù)，在智慧管制、智慧氣來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時(shí)間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問(wèn)題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；來(lái)自：百科![]()
GaussDB 分布式執(zhí)行框架示意圖 因?yàn)閿?shù)據(jù)是通過(guò)一致性Hash技術(shù)均勻分布在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此DN在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，可能需要從其他DN獲取數(shù)據(jù)，GaussDB提供了三種stream流（廣播流、聚合流和重分布流）來(lái)降低數(shù)據(jù)在DN節(jié)點(diǎn)間的流動(dòng)。DN將結(jié)果集返回給Coordinate進(jìn)行匯總。C來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-05-25 15:50:38 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，整體有3個(gè)趨勢(shì)： 1. 閃存 從機(jī)械硬盤(pán)到閃存盤(pán)。性能100倍提升。總體擁有成本降低。 2. 云化 從集中式架構(gòu)到分布式云化加過(guò)。從兩節(jié)點(diǎn)到數(shù)千節(jié)點(diǎn)。新業(yè)務(wù)上線由月到天。來(lái)自：百科
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