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- tensorflow學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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場(chǎng)景下使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程，對(duì)云硬盤有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN ：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來(lái)自：專題GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來(lái)自：百科
- tensorflow學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)策略；海量存來(lái)自：百科GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能來(lái)自：專題
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支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。來(lái)自：百科![]()
ModelArts為用戶提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置鏡像來(lái)自：專題![]()
課程單元頁(yè)面 3、學(xué)習(xí)課程內(nèi)容 在課程單元頁(yè)面，選擇想要學(xué)習(xí)的課程單元，點(diǎn)擊【開始學(xué)習(xí)】，進(jìn)入課程播放器頁(yè)面。 圖 點(diǎn)擊【開始學(xué)習(xí)】 圖 課程播放器頁(yè)面 在課程播放器頁(yè)面，點(diǎn)擊左側(cè)的目錄，可以切換課程的章節(jié)；點(diǎn)擊下方的“下一頁(yè)”、“上一頁(yè)”可以進(jìn)行課程頁(yè)面的切換。課程單元學(xué)習(xí)完成后，點(diǎn)擊來(lái)自：云商店![]()
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(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)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(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)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(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并來(lái)自：百科![]()
自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)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(yùn)行的模型，實(shí)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(lái)自：百科![]()
什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文檔導(dǎo)讀 簡(jiǎn)介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說(shuō)明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場(chǎng)景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語(yǔ)言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫(kù) 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹來(lái)自：百科![]()
如何激活優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)卡 如何激活優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)卡 時(shí)間：2021-04-08 14:21:46 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái)，在【首頁(yè)】右側(cè)點(diǎn)擊【激活學(xué)習(xí)卡】按鈕，進(jìn)入激活學(xué)習(xí)卡的頁(yè)面。 圖來(lái)自：云商店![]()
云知識(shí) 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 職業(yè)認(rèn)證在線課程學(xué)習(xí)導(dǎo)讀 時(shí)間：2020-12-15 10:41:51 華為云學(xué)院提供了豐富的線上學(xué)習(xí)課程，課程采用視頻、文檔、測(cè)試題、動(dòng)手實(shí)操等多種學(xué)習(xí)方式。通過(guò)本課程，讓開發(fā)者、伙伴、技術(shù)愛(ài)好者等全體用戶掌握在線學(xué)習(xí)職業(yè)認(rèn)證的方法，了解職業(yè)認(rèn)來(lái)自：百科![]()
Fabric增強(qiáng)版使用流程 華為云 區(qū)塊鏈 引擎使用流程 區(qū)塊鏈常見(jiàn)問(wèn)題 區(qū)塊鏈開發(fā) Hyperledger Fabric增強(qiáng)版開發(fā)指南 華為云區(qū)塊鏈引擎開發(fā)指南 SDK參考 學(xué)習(xí)更多云服務(wù) 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(shí)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 快速體驗(yàn)云服務(wù)，輕松完成云上實(shí)踐來(lái)自：專題![]()
索需要學(xué)習(xí)的課程，進(jìn)行在線學(xué)習(xí)與專題內(nèi)容測(cè)試，學(xué)習(xí)后可下載相應(yīng)專題學(xué)習(xí)資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”. 或者點(diǎn)擊“上傳答題照片”，打開微信掃描二維碼，拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后，點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”即可。 定制學(xué)習(xí)計(jì)劃 點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個(gè)性學(xué)習(xí)”欄目，來(lái)自：云商店![]()
第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來(lái)自：百科![]()
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。來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)來(lái)自：百科![]()
TypeORM文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 TypeORM文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:22:05 TypeORM 是一個(gè) ORM 框架，可以與 TypeScript 和 JavaScript (ES5,ES6,ES7,ES8) 一起使用。 TypeORM文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Docusaurus文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Docusaurus文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 10:37:09 Docusaurus 是一款基于 React 框架構(gòu)建的易于維護(hù)的靜態(tài)網(wǎng)站創(chuàng)建工具。Docusaurus 能夠幫你快速建立文檔網(wǎng)站、博客、營(yíng)銷頁(yè)面等。來(lái)自：百科
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