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- 深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)言模型中的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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HTTPS當(dāng)前在Web網(wǎng)頁(yè)中的使用占比有多少 HTTPS當(dāng)前在Web網(wǎng)頁(yè)中的使用占比有多少 時(shí)間：2021-05-21 10:54:48 HTTPS已經(jīng)成為Web網(wǎng)站的主流選擇。截至2020年的5月30日， 在Windows中使用HTTPS的頁(yè)面已達(dá)到88％； 在Android上的HTTPS流量為91％；來(lái)自：百科課程目標(biāo) 掌握自然語(yǔ)言處理理論和應(yīng)用，具有自然語(yǔ)言處理的相關(guān)編程能力。 課程大綱 第1章 自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)介 第2章 預(yù)備知識(shí) 第3章 關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用 第4章 自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn) 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)。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) ROMA Connect在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上的應(yīng)用 ROMA Connect在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上的應(yīng)用 時(shí)間：2020-09-21 15:16:57 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有幾類典型問(wèn)題： 難以集成設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù) 多品牌、多種類的生產(chǎn)設(shè)備要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控管理，則設(shè)備數(shù)據(jù)與來(lái)自：百科以較低的價(jià)格獲得高質(zhì)量的商品，從而獲得更高的滿意度。 由于我們成功降低了生產(chǎn)成本，這款商品的性價(jià)比極高?？蛻艨梢砸暂^低的價(jià)格獲得高質(zhì)量的商品，從而獲得更高的滿意度。 RPA在銀行的應(yīng)用 銀行卡OCR識(shí)別 產(chǎn)品介紹 銀行卡OCR識(shí)別：準(zhǔn)確、穩(wěn)定可靠的解決方案 在如今數(shù)字化的時(shí)代，銀來(lái)自：專題
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使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來(lái)自：百科![]()
課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解Python編程知識(shí)，進(jìn)階Python。 課程大綱 第1節(jié) 函數(shù)與模塊-函數(shù) 第2節(jié) 函數(shù)與模塊-模塊 第3節(jié) 面向?qū)ο?類與實(shí)例 第4節(jié) 異常處理 第5節(jié) 文件及文件處理 第6節(jié) 參考材料 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)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云專業(yè)服務(wù)在客戶項(xiàng)目中的應(yīng)用 華為云專業(yè)服務(wù)在客戶項(xiàng)目中的應(yīng)用 時(shí)間：2021-02-24 16:08:16 華為云專業(yè)服務(wù)用專業(yè)技能和經(jīng)驗(yàn)補(bǔ)充客戶的團(tuán)隊(duì)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)他們在云上業(yè)務(wù)的成功。華為云專業(yè)服務(wù)由華為云各產(chǎn)品專家和合作伙伴專家組成，幫助客戶在使用華為云時(shí)實(shí)現(xiàn)預(yù)期業(yè)務(wù)成果。來(lái)自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 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)別基本的原理與來(lái)自：專題![]()
車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi)： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系； 5. 補(bǔ)充實(shí)體的非健值屬性。來(lái)自：百科![]()
的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁(yè)面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標(biāo)作業(yè)名稱，查看該作業(yè)的詳情。您可以在“資源占用情況”頁(yè)簽查看到如下指標(biāo)信息。來(lái)自：專題![]()
高效協(xié)同的平臺(tái)能力，打造端云結(jié)合的解決方案。 基于這些戰(zhàn)略布局和技術(shù)儲(chǔ)備，在未來(lái)數(shù)字政府建設(shè)及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，服務(wù)勢(shì)必將凸顯出越來(lái)越大的商業(yè)價(jià)值，而這些服務(wù)能力的承載和交付將很大程度上依靠金山辦公伙伴們的力量，這對(duì)金山辦公所有服務(wù)體系的參與者來(lái)說(shuō)，意味著無(wú)比廣闊的市場(chǎng)機(jī)遇。來(lái)自：云商店![]()
結(jié)合我們的P1的實(shí)例進(jìn)行加速的一些處理。處理完了過(guò)后，因?yàn)橄襁@樣的石油油氣行業(yè)，它的各個(gè)研究所是在全球各地的，它需要一些配合。這時(shí)候基于這樣的圖形，工作站或者說(shuō)是桌面云這樣的辦公系統(tǒng)，就能提供一些工作交付，能把你異地之間的一些協(xié)同辦公給聯(lián)系起來(lái)，而且把這個(gè)數(shù)據(jù)還是在公有云上，不用來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Python語(yǔ)言基礎(chǔ) Python語(yǔ)言基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 15:23:48 Python是一種計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，是一種面向?qū)ο?span style='color:#C7000B'>的動(dòng)態(tài)類型語(yǔ)言，功能強(qiáng)大。易學(xué)易用的Python，現(xiàn)在就可以零基礎(chǔ)快速入門！ 課程簡(jiǎn)介 Python語(yǔ)言基礎(chǔ)課程，主要包括Pyt來(lái)自：百科![]()
為音頻轉(zhuǎn)換結(jié)果生成特定的時(shí)間戳，從而通過(guò)搜索文本即可快速找到對(duì)應(yīng)的原始音頻。 智能斷句 通過(guò)提取上下文相關(guān)語(yǔ)義特征，并結(jié)合語(yǔ)音特征，智能劃分?jǐn)嗑浼疤砑訕?biāo)點(diǎn)符號(hào)，提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識(shí)別 支持在中文句子識(shí)別中夾帶英文字母、數(shù)字等，從而實(shí)現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識(shí)別。 即時(shí)輸出識(shí)別結(jié)果來(lái)自：百科![]()
調(diào)用，讓具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加速的算子進(jìn)行功能上的最優(yōu)實(shí)現(xiàn)。如果L1芯片使能層的標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫(kù)中無(wú)L2執(zhí)行框架層所需要的算子，這時(shí)可以通過(guò)張量加速引擎編寫新的自定義算子來(lái)支持L2執(zhí)行框架層的需要，因此張量加速引擎通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)和自定義算子的能力為L(zhǎng)2執(zhí)行框架層提供了功能完備性的算子。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來(lái)自：百科![]()
Cassandra)在行業(yè)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì) GaussDB (for Cassandra)在行業(yè)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2021-06-17 17:10:49 數(shù)據(jù)庫(kù) 在實(shí)際的行業(yè)應(yīng)用中，GaussDB(for Cassandra)有如下的顯著優(yōu)勢(shì)： 大規(guī)模集群部署：適用于工業(yè)制造和氣象業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的場(chǎng)景；來(lái)自：百科![]()
1、一般情況下，通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過(guò)GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí)，希望盡量在不改變?cè)即a的前提下，在昇騰AI處理器上能發(fā)揮最大性能。因此TBE提供了一套完整的TBE算子加速庫(kù)，庫(kù)中的算子功能與來(lái)自：百科![]()
ModelArts Pro的應(yīng)用場(chǎng)景 ModelArts Pro的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-18 16:06:13 華為云ModelArts Pro定位為企業(yè)AI生產(chǎn)力工具，提供了一種全新的行業(yè)AI落地方式，將算法專家的積累和行業(yè)專家的知識(shí)沉淀在相應(yīng)的套件和行業(yè)工作流(Wor來(lái)自：百科![]()
是一個(gè)函數(shù)空間到函數(shù)空間上的映射O：X→X；從廣義上講，對(duì)任何函數(shù)進(jìn)行某一項(xiàng)操作都可以認(rèn)為是一個(gè)算子。于我們而言，我們所開(kāi)發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計(jì)算函數(shù)。在Caffe中，算子對(duì)應(yīng)層中的計(jì)算邏輯，例如：卷積層（ConvolutionLayer）中的卷積算法，是一個(gè)算子；全連接來(lái)自：百科
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