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- 深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)備之ubuntu 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科用于編譯原生Windows程序的類Linux開發(fā)環(huán)境 Ubuntu-Cloud鏡像 適用于云的Ubuntu安裝鏡像 OpenBSD鏡像 OpenBSD的安裝鏡像和官方軟件包倉庫 FreeBSD鏡像 FreeBSD Unix的安裝鏡像 Ubuntu-CD鏡像 Ubuntu各衍生版的安裝鏡像 Deepin-CD鏡像來自：專題
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Ubuntu-Releases鏡像下載 移動端下載鏡像請點擊展開詳情 Ubuntu-Releases鏡像 Ubuntu發(fā)行版安裝鏡像，為您提供免費的Ubuntu-Releases鏡像下載、安裝教程和下載地址。 使用說明： 1、備份配置文件 2、修改sources.list文件 將http://archive來自：專題![]()
Ubuntu論壇地址：http://ubuntuforums.org/ Ubuntu Wiki地址：https://wiki.ubuntu.com/ Ubuntu幫助地址：https://help.ubuntu.com/ Ubuntu郵件列表地址：http://www.ubuntu.com/support/community/mailinglists來自：百科![]()
Ubuntu鏡像下載 移動端下載鏡像請點擊展開詳情 Ubuntu鏡像 Ubuntu官方軟件倉庫（Linux發(fā)行版），可以點擊至下載頁面，根據(jù)需要下載對應(yīng)版本的Ubuntu軟件包。 更多詳情請點擊此處并下載 Ubuntu鏡像配置說明 1、備份配置文件：sudo cp -a /etc/apt/sources來自：專題![]()
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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，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![]()
人類的水平。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![]()
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Ubuntu-Ports鏡像下載 移動端下載鏡像請點擊展開詳情 Ubuntu-Ports鏡像 Arm64，Armhf等平臺的Ubuntu軟件倉庫，可以跳轉(zhuǎn)至下載頁面，請根據(jù)需要下載對應(yīng)版本的Ubuntu-Ports軟件包。 使用說明： 1、備份配置文件 2、選擇相應(yīng) list 文件來自：專題![]()
Ubuntu-Cloud鏡像下載 移動端下載鏡像請點擊展開詳情 Ubuntu-Cloud鏡像 適用于云的Ubuntu安裝鏡像。 使用說明： 1、備份配置文件： 2、修改sources.list文件 將http://archive.ubuntu.com和http://security來自：專題![]()
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華為云計算 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進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(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，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 TBE基本概念之NPU TBE基本概念之NPU 時間：2021-02-25 14:11:43 人工智能 昇騰計算 TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。來自：百科
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