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- 適用于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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RPA優(yōu)勢(shì) 專業(yè)的華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺(tái)，持續(xù)積累各個(gè)行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型。 專業(yè)的華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺(tái)，持續(xù)積累各個(gè)行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型。來(lái)自：專題的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科
- 適用于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
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變更后的實(shí)例規(guī)格的價(jià)格計(jì)費(fèi)。 擴(kuò)容存儲(chǔ)空間：您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求增加您的存儲(chǔ)空間，擴(kuò)容后即刻按照新的存儲(chǔ)空間計(jì)費(fèi)。您需要注意的是存儲(chǔ)空間只允許擴(kuò)容，不能縮容。擴(kuò)容磁盤(pán)的大小必須是（40*分片數(shù)量）的整數(shù)倍。 續(xù)費(fèi) 目前 GaussDB 提供“按需計(jì)費(fèi)”和“包年/包月”計(jì)費(fèi)方式的購(gòu)買方式來(lái)自：專題規(guī)模增大，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加。數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)也必須隨之變化。 如上的架構(gòu)分類方法，是一種按照主機(jī)數(shù)量來(lái)區(qū)分的分類方式，分別是單機(jī)架構(gòu)和多機(jī)架構(gòu)。單機(jī)架構(gòu)分為單主機(jī)和獨(dú)立主機(jī)，多機(jī)架構(gòu)分為分組和分片。 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)對(duì)資源的競(jìng)爭(zhēng)，單機(jī)架構(gòu)也從早來(lái)自：百科
- 適用于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
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化轉(zhuǎn)型對(duì)地產(chǎn)行業(yè)的價(jià)值都越來(lái)越突出。這其中，視覺(jué)智能是地產(chǎn)行業(yè)智能升級(jí)的落腳點(diǎn)。 華為機(jī)器視覺(jué)通過(guò)多年的技術(shù)積累與深刻的行業(yè)洞察，結(jié)合智慧地產(chǎn)園區(qū)建設(shè)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提出地產(chǎn)視覺(jué)智能體的解決方案，利用5G、AI和機(jī)器視覺(jué)三種技術(shù)相互促進(jìn)、相互激發(fā)，打造端邊云網(wǎng)協(xié)同的一體化智能系統(tǒng)，加來(lái)自：云商店![]()
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(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門(mén)示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來(lái)自：百科![]()
翻譯中心：采用機(jī)器翻譯服務(wù)，構(gòu)建滿足特定需求的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，高效準(zhǔn)確的翻譯郵件、論文、新聞等內(nèi)容 優(yōu)勢(shì) 翻譯質(zhì)量領(lǐng)先 引擎的翻譯效果，跟專業(yè)的譯員團(tuán)隊(duì)一起進(jìn)行打磨，機(jī)器翻譯效果質(zhì)量高 多領(lǐng)域支持 支持多個(gè)領(lǐng)域，如新聞、信息、通信等領(lǐng)域的機(jī)器翻譯 即時(shí)通訊：集成機(jī)器翻譯服務(wù)的即時(shí)通訊軟件，可以使不同語(yǔ)種用戶之間的交流更加便捷，提升用戶體驗(yàn)來(lái)自：百科![]()
如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功？ 如果您在激活學(xué)習(xí)卡的過(guò)程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來(lái)您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái)，在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對(duì)應(yīng)的課程，證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒(méi)有看到學(xué)習(xí)卡成功激活的提示，也無(wú)法正常登錄，請(qǐng)重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打來(lái)自：云商店![]()
智慧社區(qū)等諸多行業(yè)，伙伴的算法和應(yīng)用結(jié)合華為SDC、IVS以及華為好望云服務(wù)等產(chǎn)品，帶來(lái)了很多“化學(xué)反應(yīng)式的驚喜”，讓我們看到華為“平臺(tái)+生態(tài)”的戰(zhàn)略已經(jīng)成為行業(yè)智能化的黑土地，在持續(xù)支撐應(yīng)用的百花齊放。 未來(lái)，華為機(jī)器視覺(jué)將持續(xù)和伙伴一起構(gòu)建共生共贏的伙伴關(guān)系，讓我們期待來(lái)年“在一起，夢(mèng)飛揚(yáng)”！來(lái)自：云商店![]()
華為機(jī)器視覺(jué)云服務(wù)總經(jīng)理錢(qián)森水介紹，機(jī)器視覺(jué)是5G時(shí)代行業(yè)數(shù)字化的感知入口和數(shù)據(jù)載體。華為機(jī)器視覺(jué)通過(guò)專業(yè)的AI芯片、開(kāi)放的OS和豐富的生態(tài)拓展了安防業(yè)務(wù)的深度和寬度，進(jìn)入千行百業(yè)，與場(chǎng)景化業(yè)務(wù)融合，實(shí)現(xiàn)全息感知，成為行業(yè)數(shù)字化的抓手。 華為機(jī)器視覺(jué)充分考慮了環(huán)境對(duì)電力業(yè)務(wù)部署的影響，并提出了針對(duì)性的優(yōu)化方案來(lái)自：云商店![]()
，校園安全事故頻發(fā)，食品安全，校園暴力等，無(wú)一不在危害和摧殘著孩子們的身心健康，我們不想再說(shuō)，“孩子是家庭的希望，是祖國(guó)的未來(lái)，少年強(qiáng)則國(guó)強(qiáng)，少年智則國(guó)智”，我們想切實(shí)為孩子們，為校園安全，做些什么。 華為機(jī)器視覺(jué)普教聯(lián)網(wǎng)解決方案，秉承Huawei HoloSens SDC 、Huawei來(lái)自：云商店![]()
。 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展有以下三個(gè)特點(diǎn): 1、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上，數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫(kù)模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的交叉結(jié)合，計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮，數(shù)據(jù)庫(kù)和其他計(jì)來(lái)自：百科![]()
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)來(lái)自：百科![]()
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)員來(lái)自：百科![]()
處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低時(shí)延的要求。因此，F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案 優(yōu)勢(shì)來(lái)自：百科![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來(lái)自：專題![]()
區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)權(quán)限策略是什么？ 根據(jù)授權(quán)精細(xì)程度分為角色和策略 角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件來(lái)自：專題![]()
法應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng)，是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)（如網(wǎng)關(guān)）上，讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理，來(lái)自：專題![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來(lái)自：專題![]()
法應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng)，是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)（如網(wǎng)關(guān)）上，讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理，來(lái)自：專題![]()
存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 1、永久存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)庫(kù)是長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)、有組織的、可共享的大量數(shù)據(jù)的集合。 2、有組織：按一定的數(shù)據(jù)模型組織，描述和儲(chǔ)存。按照模型存儲(chǔ)可以讓數(shù)據(jù)具有較小的冗余度，較高的數(shù)據(jù)獨(dú)立型和易擴(kuò)展性。 3、可共享：為各種用戶共享使用，而不是某個(gè)用戶所專有。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科
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- 《Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)分類
- 適用于人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景的合規(guī)實(shí)踐
- 概述
- 產(chǎn)品功能
- 適用于云數(shù)據(jù)庫(kù)（GeminiDB）的最佳實(shí)踐
- 適用于云數(shù)據(jù)庫(kù)（TaurusDB）的最佳實(shí)踐
- 適用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS）的最佳實(shí)踐
- 適用于云數(shù)據(jù)庫(kù)（RDS）的最佳實(shí)踐
- 適用于云數(shù)據(jù)庫(kù)（GaussDB）的最佳實(shí)踐
- 方案概述
- 適用于計(jì)算服務(wù)的最佳實(shí)踐