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    索需要學習的課程,進行在線學習專題內(nèi)容測試,學習后可下載相應專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案,點擊“確認答案”. 或者點擊“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,點擊“確認答案”即可。 定制學習計劃 點擊學習中心“個性學習”欄目,
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    華為云計算 云知識 Sapper文檔手冊學習基本介紹 Sapper文檔手冊學習基本介紹 時間:2021-07-09 13:57:18 Sapper 是基于 Svelte 構建的、用于創(chuàng)建高性能 Web 應用開發(fā)框架。 Sapper文檔手冊學習信息參考網(wǎng)址:https://www
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    。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題,我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解如下知識: 1、高效的結(jié)構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。
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    具、自定義算子等。因此,工具鏈為在此平臺上的應用開發(fā)和執(zhí)行提供了多層次和多功能的便捷服務。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端
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    華為云計算 云知識 Hugo文檔手冊學習基本信息介紹 Hugo文檔手冊學習基本信息介紹 時間:2021-06-29 10:46:44 Mongoose 是一個支持異步環(huán)境的 MongoDB 數(shù)據(jù)庫對象建模工具。Mongoose 提供了對 promise 和 callback 的支持。
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    華為云計算 云知識 Underscore.js文檔手冊學習基本介紹 Underscore.js文檔手冊學習基本介紹 時間:2021-07-09 11:13:25 Underscore.js是一個 JavaScript 工具庫,它提供了一整套函數(shù)式編程的實用功能,彌補了 jQuery
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    要大量的實時計算能力,普通的云服務器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務器可以提供高性價比的視頻解決方案,是視頻類場景的理想選擇。 機器學習機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其
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    ,普通的云服務器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務器可以提供高性價比的視頻解決方案,是視頻類場景的理想選擇 優(yōu)勢 高性能 高并行計算片內(nèi) RAM 資源靈活匹配,適用于高性能視頻圖像處理場景 低時延 快速的外存訪問技術,適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)
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    AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網(wǎng)絡 AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網(wǎng)絡
    來自:專題
    想選擇。 機器學習機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和
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    時間:2021-01-06 10:15:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測 人工智能 機器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時有發(fā)生,為保證樓宇公共安全,禁止電瓶車進入,該產(chǎn)品采用AI智能算法,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術,通過深度學習實現(xiàn)電瓶車檢測功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測商品介紹: 應用場景: 隨著電瓶車
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    實時得到機器翻譯結(jié)果 多語種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力 機器翻譯 NLPMT 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 立即使用服務咨詢 [免
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    的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    想選擇。 機器學習機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和
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    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習和深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡的定義發(fā)展;熟悉深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練優(yōu)化;描述深度學習中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學習簡介 2. 訓練法則
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