- 聽(tīng)李廣深度學(xué)習(xí)體會(huì) 內(nèi)容精選 換一換
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0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn),加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來(lái)自:百科時(shí)間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來(lái)自:百科
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我們誠(chéng)邀與您一起: ●體驗(yàn)和分享最新的ICT技術(shù)在行業(yè)的深度創(chuàng)新和最佳實(shí)踐; ●系統(tǒng)學(xué)習(xí)和深度實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、鯤鵬、異騰、容器、微服務(wù)、DevOps、數(shù)據(jù)庫(kù)、 區(qū)塊鏈 、數(shù)據(jù)通信、移動(dòng)邊緣計(jì)算等ICT開(kāi)放能力; ●深度參與openEuler、openGauss、MindSpo來(lái)自:百科不支持多AZ 深度歸檔存儲(chǔ)(受限公測(cè)) 不支持多AZ 設(shè)計(jì)可用性 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 99.99% 低頻訪問(wèn)存儲(chǔ) 99% 歸檔存儲(chǔ) 99% 深度歸檔存儲(chǔ)(受限公測(cè)) 99% 設(shè)計(jì)可用性-多AZ 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 99.995% 低頻訪問(wèn)存儲(chǔ) 99.5% 歸檔存儲(chǔ) 不支持多AZ 深度歸檔存儲(chǔ)(受限公測(cè))來(lái)自:專題
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DELETE等,例如刪除對(duì)象、取消多段上傳任務(wù)。 生命周期轉(zhuǎn)換請(qǐng)求 在生命周期規(guī)則執(zhí)行過(guò)程中,標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)、歸檔存儲(chǔ)或深度歸檔存儲(chǔ),低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為歸檔存儲(chǔ)或深度歸檔存儲(chǔ),歸檔存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為深度歸檔存儲(chǔ)時(shí),產(chǎn)生的生命周期轉(zhuǎn)換請(qǐng)求。 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)計(jì)費(fèi)說(shuō)明 OBS 請(qǐng)求費(fèi)用的計(jì)費(fèi)說(shuō)明,如表2所示。 表2來(lái)自:專題
“用”,全面云使能支持應(yīng)用開(kāi)發(fā)及深度用云 “管”,全球5大運(yùn)維中心,多種運(yùn)維服務(wù)選擇 華為云Stack 技術(shù)創(chuàng)新圖譜 深度用云,是業(yè)務(wù)與技術(shù)深度融合的成果。華為云Stack在技術(shù)領(lǐng)域積極探索、不斷創(chuàng)新、持續(xù)積累,將業(yè)務(wù)訴求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案,賦能政企實(shí)現(xiàn)深度用云 點(diǎn)擊 了解更多 訪問(wèn)華為云Stack官網(wǎng),獲取更詳細(xì)資料來(lái)自:百科
Moderation 時(shí)間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),方便用戶對(duì)不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù),幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè),維護(hù)內(nèi)容安全。來(lái)自:百科
器支持GPU NVLink技術(shù),實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信,提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。 P2v型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格來(lái)自:百科
時(shí)間:2020-09-24 16:51:33 定制 語(yǔ)音識(shí)別 ,基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型??筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制,提升產(chǎn)品的人機(jī)交互體驗(yàn)。 產(chǎn)品特性 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化,語(yǔ)音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先 前沿技術(shù)來(lái)自:百科
ModelArts特色功能如下所示: 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理,提供數(shù)據(jù)集版本管理,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署來(lái)自:百科
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