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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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抖音小視頻背景歌名識別 華為云自動學(xué)習(xí)之垃圾分類 智能聲音識別 樹回歸算法分析房價趨勢 ModelArts實現(xiàn)零售商客戶分群 智能表單和證件文字識別 抖音小視頻背景歌名識別 華為云自動學(xué)習(xí)之垃圾分類 智能聲音識別 樹回歸算法分析房價趨勢 ModelArts實現(xiàn)零售商客戶分群 智能表單和證件文字識別 中級來自：專題實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。來自：百科
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別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識別模式 支持多種實時語音轉(zhuǎn)寫模式，如流式識別、連續(xù)識別和實時識別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語言層模型，可識別更多專有詞匯和行業(yè)術(shù)語，進一步提高識別準(zhǔn)確率。 語音識別 語音識別服務(wù)可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過4MB來自：百科圖像識別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計算機對圖像進行分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。來自：百科
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通過TBE進行算子開發(fā)的方式有兩種：特定域語言開發(fā)（DSL開發(fā)）和TVM原語開發(fā)（TIK開發(fā)）。DSL開發(fā)相對簡單，適用于入門級的開發(fā)者。其特點是TBE工具提供自動優(yōu)化機制，給出較優(yōu)的調(diào)度流程，開發(fā)者僅需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和TBEDSL相關(guān)知識，便可指定目標(biāo)生成代碼，進一步被編譯成專用來自：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![]()
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本文介紹了【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
線模型中，推理計算時可以使用量化后的權(quán)重和偏置對輸入數(shù)據(jù)進行計算，而校準(zhǔn)集用于在量化過程中訓(xùn)練量化參數(shù)，保證量化精度。如果不需要量化，則直接進行離線模型編譯生成離線模型。 量化方式分為數(shù)據(jù)偏移量化和無偏移量化，需要輸出量化度（Scale）和量化偏移（Offset）兩個參數(shù)。在數(shù)據(jù)來自：百科![]()
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時間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管來自：百科![]()
智慧路燈解決方案和如何構(gòu)建其應(yīng)用。 城市公共照明設(shè)施規(guī)模日益增大，用電量節(jié)節(jié)攀升。為解決傳統(tǒng)路燈的問題，基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧路燈應(yīng)運而生，本認(rèn)證將會為您介紹基于物聯(lián)的智慧路燈解決方案和如何構(gòu)建其應(yīng)用。 立即學(xué)習(xí) 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的自販機銷量分析 初級微認(rèn)證 借助物聯(lián)網(wǎng)平臺和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，來自：專題![]()
Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重；暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”，利用弱口令進行暴力破解攻擊的安全事件占近年來年安全事件總數(shù)的33% 立即購買 了解更多 在線課程 涵蓋云、AI、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，輕松又高效的知識學(xué)習(xí) 動手實驗 快速體驗華為云服務(wù),輕松完成云上實踐來自：專題![]()
初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 該實驗旨在讓用戶體驗到CTF奪旗賽中MISC、Reverse、Crypto類型題目的做法和技巧 MISC操作 | Reverse操作 | Crypto操作 通過靶場平臺演練增強安全攻防意識 實驗指導(dǎo)用戶短時間利用云服務(wù)快速搭建一個攻防靶場環(huán)境，親身體驗攻防安全措施來自：專題![]()
智慧路燈解決方案和如何構(gòu)建其應(yīng)用。 城市公共照明設(shè)施規(guī)模日益增大，用電量節(jié)節(jié)攀升。為解決傳統(tǒng)路燈的問題，基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧路燈應(yīng)運而生，本認(rèn)證將會為您介紹基于物聯(lián)的智慧路燈解決方案和如何構(gòu)建其應(yīng)用。 立即學(xué)習(xí) 物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機銷量分析 初級微認(rèn)證 借助物聯(lián)網(wǎng)平臺和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，來自：專題![]()
完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù) 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù)來自：專題![]()
快速 購買GaussDB 數(shù)據(jù)庫 在 GaussDB數(shù)據(jù)庫 的管理控制臺購買實例，目前， GaussDB 數(shù)據(jù)庫支持“按需計費”和“包年/包月”計費方式購買。您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要定制相應(yīng)計算能力和存儲空間的GaussDB數(shù)據(jù)庫實例。 GaussDB數(shù)據(jù)庫的gsql工具使用 GaussDB提供gsql工具來自：專題![]()
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樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本，支撐模型訓(xùn)練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉庫，模型庫是存儲和管理各類型專用模型的組件；訓(xùn)練平臺是支撐模型研發(fā)生產(chǎn)，包括訓(xùn)練任務(wù)管理、訓(xùn)練可視化分析、模型評估預(yù)測等功能；推理平臺用于支持模型推理和應(yīng)用集成，以A來自：其他
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