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- tensorflow機器學習項目實戰(zhàn) 內(nèi)容精選 換一換
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第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：百科
- tensorflow機器學習項目實戰(zhàn) 相關(guān)內(nèi)容
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本課程主要內(nèi)容包括：自然語言處理技術(shù)原理、實戰(zhàn)：構(gòu)建專屬智能問答機器人。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應(yīng)用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié) 對話機器人演示 第6節(jié) 課程總結(jié)來自：百科手寫數(shù)字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應(yīng)用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學習平臺介紹 第3節(jié) 深度學習入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學習平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界，來自：百科
- tensorflow機器學習項目實戰(zhàn) 更多內(nèi)容
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越來越重要。其中，Spark是當今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進的各種優(yōu)化技術(shù)，包括優(yōu)化的機器學習算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(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![]()
通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。來自：百科![]()
AI（人工智能）是通過機器來模擬人類認識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法來自：百科![]()
課程目標 幫助學員深入學習如何基于華為 物聯(lián)網(wǎng)平臺 開發(fā)IoT應(yīng)用。 課程大綱 第1章 物聯(lián)應(yīng)用，創(chuàng)新核心 第2章 學會接口，感知萬物 第3章 應(yīng)用上云，安全可靠 第4章 功能擴展，無限可能 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT，致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管來自：百科![]()
本課程主要內(nèi)容包括：手把手教你使用Docker容器、容器集群管理、Istio服務(wù)與架構(gòu)、企業(yè)應(yīng)用的容器化實踐等前沿實用技術(shù)。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、系統(tǒng)、完整的了解多項前沿容器技術(shù)理論并實操體驗； 2、學習華為云云容器服務(wù)的功能和特點； 3、幫助容器技術(shù)開發(fā)者通過CKA認證。來自：百科![]()
自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 軟件遷移實戰(zhàn)案例分享 軟件遷移實戰(zhàn)案例分享 時間：2020-12-16 16:23:45 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者，介紹SO庫遷移、Maven工程遷移、Python工程遷移過程中的依賴分析的一般方法和解題思路。 目標學員 鯤鵬合作伙伴、開發(fā)者 課程目標來自：百科![]()
課程目標 幫助學員深入學習華為物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)Huawei LiteOS。 課程大綱 第1章 解鎖物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)，與LiteOS相識 第2章 物聯(lián)網(wǎng)平臺在手，萬物皆有 第3章 掌握內(nèi)核開發(fā)，與LiteOS相知 第4章 學會必備功能，與LiteOS相伴 第5章 典型場景開發(fā)實戰(zhàn)，平步青云（實驗手冊）來自：百科![]()
云知識 實戰(zhàn)篇：刷臉時代已經(jīng)到來，你準備好了嗎？ 實戰(zhàn)篇：刷臉時代已經(jīng)到來，你準備好了嗎？ 時間：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ，初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習，了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應(yīng)用。來自：百科![]()
本課程主要內(nèi)容包括：云化場景下如何運維、華為云應(yīng)用立體運維服務(wù)、華為云應(yīng)用運維實戰(zhàn)、華為云性能測試服務(wù)。 課程目標 通過本課程，您可以了解云化場景下運維工作的變化與挑戰(zhàn)，學習云上運維與性能測試技術(shù)，掌握華為云應(yīng)用立體運維服務(wù)與性能測試服務(wù)的能力與使用，提升云上運維、測試效率。 課程大綱 課前導(dǎo)讀:應(yīng)用運維全面觀來自：百科![]()
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LiteOS感興趣的用戶，同樣可報名學習。本賽事為個人賽，不需要組隊。 *請務(wù)必添加華為IoT小助手微信（huawei-iot），回復(fù)“LiteOS”，進群交流。 【賽事階段】 報名時間：5月13日9:00-6月2日18:00 第一階段：課程學習每日打卡（每日打卡匯總帖） 2020年5月25日0:00-來自：百科![]()
避免出現(xiàn)無序現(xiàn)象。 但在互聯(lián)網(wǎng)場景，如商品秒殺中，隨著整個系統(tǒng)的并發(fā)飆升，需要多臺機器并發(fā)運行，假設(shè)此時兩個用戶的請求同時到來，但落在了不同的機器上，雖然這兩個請求是可以同時執(zhí)行，但是因為兩個機器運行在兩個不同的Java虛擬機里面，他們加的鎖只對屬于自己Java虛擬機里面的線程有來自：專題![]()
內(nèi)容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎(chǔ)與實踐。時空預(yù)測問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺，利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測模型。以及中軟宅客學院在線平臺網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。 內(nèi)容大綱： 1、人工智能基本知識體系；來自：百科
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