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- 學(xué)習(xí)求深度工作求熱度 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：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
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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：百科來自：百科
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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![]()
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(jìn)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![]()
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(jìn)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 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![]()
、自動機器學(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![]()
據(jù)處理的低效，一步步成長為別人眼中的“數(shù)據(jù)大神”。 01 自動求和、求平均值 日常數(shù)據(jù)處理中，我們經(jīng)常需要用到求和或求平均值等基本操作。在石墨表格里，我們只需要插入相關(guān)公式、下拉填充、雙擊修改引用區(qū)，自動求和、求平均值等操作就可以一氣呵成。 如果你覺得公式操作太復(fù)雜，那還有一個更來自：云商店![]()
2）發(fā)放服務(wù)對接產(chǎn)線，云端發(fā)放和產(chǎn)線發(fā)放無縫銜接，提高安全性和效率 3）提供設(shè)備引導(dǎo)服務(wù)，設(shè)備上電后通過引導(dǎo)服務(wù)獲取正確IoT hub地址 2、多種發(fā)放策略選擇，滿足不同述求 （1）靜態(tài)配置策略 為每個設(shè)備靜態(tài)指定目標(biāo)IoT hub實例 （2）最低延遲配置策略 為設(shè)備分配就近IoT hub接入，時延最小 （3）自定義配置策略來自：百科![]()
接下來，我們就以一個簡單的單算子開發(fā)為例，了解一下開發(fā)過程。 -目標(biāo)： 用TBE-DSL方式開發(fā)一個Sqrt算子 -確定算子功能： Sqrt算子功能是對Tensor中每個原子值求開方，數(shù)學(xué)表達(dá)式為y= -確定使用的計算接口： 根據(jù)當(dāng)前TBE框架可支持的計算描述API，可采用如下公式來表達(dá)Sqrt算子的計算過程 算子代碼的實現(xiàn)可分為以下步驟：來自：百科![]()
3、遇到多條件統(tǒng)計計數(shù)時，一定要想到用 COUNTIFS 函數(shù)，比如案例里分分鐘統(tǒng)計完淘寶平臺銷量大于 200 的商品！ 4、根據(jù)指定條件求平均值，快將 AVERAGEIF 函數(shù)拿去計算各部門平均業(yè)績，計算各班級平均分，簡簡單單超實用！ 5、3 秒批量提取身份證出生日期，MID 函數(shù)真是太實用！來自：云商店![]()
載鯤鵬920處理器及25GE智能高速網(wǎng)卡，提供強勁鯤鵬算力和 高性能網(wǎng)絡(luò)，更好滿足政府、互聯(lián)網(wǎng)等各類企業(yè)對云上業(yè)務(wù)高性價比、安全可靠等訴 求。 鯤鵬內(nèi)存優(yōu)化型，KM1型 彈性云服務(wù)器 搭載鯤鵬920處理器及25GE智能高速網(wǎng)卡，提供大480GB基于 DDR4的內(nèi)存實例和高性能網(wǎng)絡(luò)，擅長處理大型內(nèi)存數(shù)據(jù)集和高網(wǎng)絡(luò)場景。來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫 GaussDB精選文章推薦 GaussDB 查詢庫表 GaussDB執(zhí)行計劃 GaussDB查看表大小 GaussDB的研發(fā)歷程 GaussDB求日期差 GaussDB行列混合存儲 GaussDB發(fā)展計劃 GaussDB是什么線程 GaussDB查詢表結(jié)構(gòu) GaussDB技術(shù) GaussDB如何建主鍵來自：專題![]()
聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)丟失，異常，重復(fù)等問題。 面對這些特點，造成了幾個挑戰(zhàn)： 怎樣盡可能的降低存儲的成本，企業(yè)可能通常有要求存儲好幾年數(shù)據(jù)的述求，而IoT數(shù)據(jù)體量大，幾年的存儲量很可能是一個天文數(shù)字。那么如何能找到盡可能的低成本存儲解決方案就是一個不能忽視的問題。 怎樣從價值密度低的來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
TDengine的免費時序數(shù)據(jù)庫接口有哪些 RESTful 接口（推薦）：支持各種不同類型平臺的開發(fā)，用戶可以直接通過 HTTP POST 請 求體中包含的 SQL 語句來操作數(shù)據(jù)庫。連接數(shù)據(jù)庫服務(wù)僅需“TDengine Cloud 服務(wù) IP” TDengine的免費時序數(shù)據(jù)庫有可視化用戶管理界面嗎？來自：專題![]()
工作負(fù)載 工作負(fù)載 工作負(fù)載是在Kubernetes上運行的應(yīng)用程序。云容器引擎CCE提供基于Kubernetes原生類型的容器部署和管理能力，支持容器工作負(fù)載部署、配置、監(jiān)控、擴(kuò)容、升級、卸載、服務(wù)發(fā)現(xiàn)及負(fù)載均衡等生命周期管理。 工作負(fù)載是在Kubernetes上運行的應(yīng)用程序來自：專題
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