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- 深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識 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，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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略 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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識別算來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略 更多內(nèi)容
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的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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![]()
和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡介 為了解決真實(shí)世界中的問題，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) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。來自：百科![]()
并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營，是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程，學(xué)員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報(bào)數(shù)據(jù)，基于AI對設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測的實(shí)際應(yīng)用場景有一個(gè)了解。來自：百科![]()
、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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 IAM 中的策略指的是什么 IAM中的策略指的是什么 時(shí)間：2021-05-31 10:12:11 數(shù)據(jù)庫 安全 IAM中的策略是指，該服務(wù)是否支持通過策略進(jìn)行權(quán)限管理。策略是以JSON格式描述一組權(quán)限集的語言，它可以精確地允許或拒絕用戶對服務(wù)的資源類型進(jìn)行指定的操作。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間：2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook對Python編程語言有一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(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。來自：百科![]()
實(shí)操、中型企業(yè)向大型企業(yè)演進(jìn)中的方案需求、華為云數(shù)據(jù)運(yùn)維能管理等。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)該課程能夠掌握以下知識和能力：了解行業(yè)痛點(diǎn)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)和功能；了解數(shù)據(jù)庫各項(xiàng)技術(shù)參數(shù)，有云數(shù)據(jù)庫運(yùn)維能力；能根據(jù)具體場景給出綜合解決方案。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)解讀和設(shè)置 第2章來自：百科![]()
的項(xiàng)目（cn-north-1）中設(shè)置相關(guān)權(quán)限，并且該權(quán)限僅對此項(xiàng)目生效；如果在“所有項(xiàng)目”中設(shè)置權(quán)限，則該權(quán)限在所有區(qū)域項(xiàng)目中都生效。訪問 GaussDB 時(shí)，需要先切換至授權(quán)區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫權(quán)限策略是什么？ 根據(jù)授權(quán)精細(xì)程度分為角色和策略 角色：IAM最初提供的一種根據(jù)來自：專題![]()
備份類型為“增強(qiáng)備份”。“增強(qiáng)備份”是云備份系統(tǒng)性能上的優(yōu)化，無需特殊的操作進(jìn)行啟用。云備份目前系統(tǒng)默認(rèn)創(chuàng)建的備份均為“增強(qiáng)備份”，已不會再創(chuàng)建“普通備份”。 使用“普通備份”恢復(fù)云服務(wù)器數(shù)據(jù)或創(chuàng)建鏡像時(shí)，恢復(fù)耗時(shí)較長。“增強(qiáng)備份”相較于“普通備份”，恢復(fù)云服務(wù)器數(shù)據(jù)和創(chuàng)建鏡像所來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 時(shí)間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺）對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自：百科![]()
的項(xiàng)目（cn-north-1）中設(shè)置相關(guān)權(quán)限，并且該權(quán)限僅對此項(xiàng)目生效；如果在“所有項(xiàng)目”中設(shè)置權(quán)限，則該權(quán)限在所有區(qū)域項(xiàng)目中都生效。訪問GaussDB時(shí)，需要先切換至授權(quán)區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫權(quán)限策略是什么？ 根據(jù)授權(quán)精細(xì)程度分為角色和策略 角色：IAM最初提供的一種根據(jù)來自：專題![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-20 15:35:05 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)是描述事務(wù)的符號記錄，可以是數(shù)字，也可以是文字、圖形、圖像、音頻、視頻等，有多種表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)庫是存放數(shù)據(jù)的倉庫，是大量數(shù)據(jù)的集合。 存放在數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫中的角色 數(shù)據(jù)庫中的角色 時(shí)間：2021-05-31 10:29:17 數(shù)據(jù)庫 安全 角色是一組命名的權(quán)限的集合，數(shù)據(jù)庫使用角色進(jìn)行權(quán)限組織及劃分。 一個(gè)數(shù)據(jù)庫可能有多個(gè)用戶需要訪問，為了方便管理，可以先將權(quán)限分組，并授予給角色。每一個(gè)權(quán)限組對應(yīng)一個(gè)角色來自：百科![]()
戶可以通過它方便的對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對象進(jìn)行定義，數(shù)據(jù)組織、存儲和管理功能，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)主要分類組織、存儲和管理數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)字典、用戶數(shù)據(jù)的存取路徑等，要確定以何種文件結(jié)構(gòu)和存取方式在存儲上組織這些數(shù)據(jù)，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系？數(shù)據(jù)組織和存儲的基本目標(biāo)是提高存儲空間利用率，以及來自：百科
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