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  • 深度學(xué)習(xí)做壓縮感知 內(nèi)容精選 換一換
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí),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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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    從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)
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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(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(guò)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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)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(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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 態(tài)勢(shì)感知價(jià)格 態(tài)勢(shì)感知價(jià)格 時(shí)間:2020-12-22 09:12:13 態(tài)勢(shì)感知服務(wù)提供包年/包月和按需計(jì)費(fèi)的計(jì)費(fèi)模式,詳情以產(chǎn)品價(jià)格詳情頁(yè):http://www.cqfng.cn/pricing.html#/ssa信息為準(zhǔn) 華為云 面向未來(lái)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 面對(duì)直播云服務(wù)行業(yè)挑戰(zhàn),華為云視頻是怎么的? 面對(duì)直播云服務(wù)行業(yè)挑戰(zhàn),華為云視頻是怎么的? 時(shí)間:2022-09-14 16:56:40 【視頻服務(wù)最新活動(dòng)】 永遠(yuǎn)不夠“寬”的帶寬 帶寬越來(lái)越大、網(wǎng)速越來(lái)越快。然而單純提高網(wǎng)速已難滿足指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的流量需求。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 態(tài)勢(shì)感知的相關(guān)介紹 態(tài)勢(shì)感知的相關(guān)介紹 時(shí)間:2021-04-12 20:34:46 云服務(wù)器 云計(jì)算 網(wǎng)絡(luò)安全 安全服務(wù) 應(yīng)用安全 態(tài)勢(shì)感知可視化威脅檢測(cè)和分析的平臺(tái),集中呈現(xiàn)全局的安全威脅態(tài)勢(shì)。 態(tài)勢(shì)感知通過(guò)采集全網(wǎng)流量數(shù)據(jù)和安全防護(hù)設(shè)備日志信息,并利用大
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    大量的優(yōu)化。比如按時(shí)間線Hash Partition,所有Shard節(jié)點(diǎn)并行寫(xiě)入,單實(shí)例支持超10萬(wàn)時(shí)間線,最大億級(jí)時(shí)間線。通過(guò)采用列式存儲(chǔ)布局,不同數(shù)據(jù)類型(如時(shí)間類型,浮點(diǎn)型)采用不同壓縮算法,相比開(kāi)源OpenTSDB壓縮率提升10倍,獲得極致壓縮率。支持倒排索引,相對(duì)開(kāi)源
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    能力,關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含:與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻;提供極致壓縮率,PB級(jí)冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無(wú)負(fù)擔(dān);ServerlessSpark,標(biāo)準(zhǔn)SQL接口,無(wú)開(kāi)發(fā)障礙;內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫(kù),配合BI提供亞秒級(jí)查詢響應(yīng)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 炎炎夏日都要熱融化了,新冠疫苗又是如何安全高效到達(dá)各地的?
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云態(tài)勢(shì)感知服務(wù)設(shè)置告警通知 華為云態(tài)勢(shì)感知服務(wù)設(shè)置告警通知 時(shí)間:2020-11-18 15:48:59 本視頻主要為您介紹華為云態(tài)勢(shì)感知服務(wù)設(shè)置SA告警通知的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 開(kāi)啟告警通知后,如果檢測(cè)到主機(jī)有安全威脅,您會(huì)收到告警提醒消息。 華為云
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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    ,降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻,縮短開(kāi)發(fā)周期,快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。 物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù),不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合,在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開(kāi)發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。
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    I與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大,內(nèi)存占用高,算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限的問(wèn)題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過(guò)程中必須解決的難點(diǎn)。
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    性能、高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)處理。比如按時(shí)間線Hash Partition,所有Shard節(jié)點(diǎn)并行寫(xiě)入,單實(shí)例支持超10萬(wàn)時(shí)間線,最大億級(jí)時(shí)間線;通過(guò)采用列式存儲(chǔ)布局,不同數(shù)據(jù)類型(如時(shí)間類型,浮點(diǎn)型)采用不同壓縮算法,相比開(kāi)源OpenTSDB壓縮率提升10倍,獲得極致壓縮率;支持
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    作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開(kāi)放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù)
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