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- ai學(xué)習(xí)的步驟 內(nèi)容精選 換一換
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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(mài)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：百科至超越了人類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科
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有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類(lèi)算法 第16章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 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)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)來(lái)自：百科入。 【獎(jiǎng)品獎(jiǎng)勵(lì)】現(xiàn)在報(bào)名學(xué)習(xí)，還有百萬(wàn)碼豆、開(kāi)發(fā)者IP-折疊背包、開(kāi)發(fā)者IP-鼠標(biāo)墊、IP-PVC包等精美禮品等你拿！ AI的研究成果深刻改變著人們的生活，將來(lái)AI的發(fā)展將會(huì)更加快速，給人們的生活工作和教育帶來(lái)更大的影響。AI人才在全球范圍都是緊缺的。國(guó)內(nèi)這個(gè)缺口也極大，可達(dá)缺來(lái)自：百科
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華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 時(shí)間：2020-12-08 17:38:18 本賽題圍繞生活場(chǎng)景-垃圾分類(lèi)，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的AI算法展開(kāi)，使用ModelArts等平臺(tái)和技術(shù)解決生活中的實(shí)際問(wèn)題。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，來(lái)自：百科![]()
云搜索服務(wù)是一個(gè)基于Elasticsearch且完全托管的在線(xiàn)分布式搜索服務(wù)，為用戶(hù)提供結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化文本的多條件檢索、統(tǒng)計(jì)、報(bào)表。完全兼容開(kāi)源Elasticsearch軟件原生接口。它可以幫助網(wǎng)站和APP搭建搜索框，提升用戶(hù)尋找資料和視頻的體驗(yàn)；還可以搭建日志分析平臺(tái)，在運(yùn)維上進(jìn)行業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
統(tǒng)計(jì)階段，四個(gè)階段發(fā)放的證書(shū)相同！ 2.選手報(bào)名一次即可，前期階段提交過(guò)成績(jī)的選手，如也想?yún)⒓雍笃陔A段直接提交成績(jī)即可，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)提交成績(jī)的時(shí)間刷新至對(duì)應(yīng)的排行榜！ 3.每個(gè)成績(jī)提交階段結(jié)束后會(huì)刷新賽題數(shù)據(jù)集、答案、賽題詳情中數(shù)據(jù)相關(guān)描述；參加下一階段比賽的選手，需重新訂閱數(shù)據(jù)集參賽！來(lái)自：百科![]()
1)域名認(rèn)證：一般通過(guò)對(duì)管理員郵箱認(rèn)證的方式，這種方式認(rèn)證速度快，但是簽發(fā)的證書(shū)中沒(méi)有企業(yè)的名稱(chēng); 2)企業(yè)文檔認(rèn)證：需要提供企業(yè)的營(yíng)業(yè)執(zhí)照。 也有需要同時(shí)認(rèn)證以上2種方式的證書(shū)，叫EV ssl證書(shū)，這種證書(shū)可以使IE7以上的瀏覽器地址欄變成綠色，所以認(rèn)證也最嚴(yán)格。 3、證書(shū)安裝 在收到CA的證書(shū)后，可以來(lái)自：百科![]()
注冊(cè)華為云賬號(hào)并通過(guò)實(shí)名認(rèn)證報(bào)名參賽 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)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
還可以參加另一個(gè)入門(mén)賽哦~華為云API入門(mén)學(xué)習(xí)賽·探險(xiǎn)尋寶之旅 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)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為云桌面來(lái)自：百科![]()
成從0到1的通關(guān)。本學(xué)習(xí)賽同步開(kāi)啟KPI異常檢測(cè)、硬盤(pán)異常檢測(cè)、日志異常檢測(cè)三個(gè)賽道供自行選擇，提交成績(jī)過(guò)線(xiàn)的選手頒發(fā)華為NAIE認(rèn)證的社會(huì)實(shí)踐證書(shū)，予以成績(jī)證明! 本賽道為日志異常檢測(cè)賽道。通信網(wǎng)絡(luò)中部署的大規(guī)模通信設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生海量日志，日志記錄了各個(gè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 時(shí)間：2021-05-24 10:28:04 大數(shù)據(jù) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟如下。簡(jiǎn)單常規(guī)配置，華為鯤鵬倉(cāng)庫(kù)提供基本依賴(lài)下載，版本靈活選擇。 1. 基礎(chǔ)環(huán)境配置：gcc, jdk, maven等基本環(huán)境配置；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 聯(lián)邦身份認(rèn)證的配置步驟 聯(lián)邦身份認(rèn)證的配置步驟 時(shí)間：2021-07-01 15:39:12 建立企業(yè)IdP與華為云的聯(lián)邦身份認(rèn)證關(guān)系，需要完成以下配置步驟； 1. 建立互信關(guān)系并創(chuàng)建身份提供商：交換華為云與企業(yè)IdP的元數(shù)據(jù)文件，建立信任關(guān)系； 2. 在華為來(lái)自：百科![]()
基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來(lái)自：百科![]()
基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版； 步驟3：提交并等待灰度版本正常啟動(dòng)；來(lái)自：百科![]()
《云原生王者之路集訓(xùn)營(yíng)》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開(kāi)課，分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段，幫助廣大技術(shù)愛(ài)好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者，Kubernetes社區(qū)Maintainer以及CNCF多個(gè)項(xiàng)目聯(lián)合創(chuàng)始人來(lái)自：百科![]()
所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)用到的所有信息，明確信息來(lái)源，方式，數(shù)據(jù)格式和內(nèi)容。 2. 處理需求 把用戶(hù)用業(yè)務(wù)語(yǔ)言描述的需求轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者開(kāi)發(fā)人員能夠理解的設(shè)計(jì)需求。所以要描述數(shù)據(jù)處理的操作功能。操作的先后次序，操作的執(zhí)行頻率，場(chǎng)合，操作和數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，同時(shí)還要明確用戶(hù)要求的響應(yīng)時(shí)間來(lái)自：百科![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)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(chē)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(hù)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(xiàn)程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)的魔法方法的使用。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)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(chē)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(hù)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(xiàn)程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)的魔法方法的使用。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科![]()
市場(chǎng)的細(xì)分等。 與分類(lèi)不同，聚類(lèi)分析數(shù)據(jù)對(duì)象，而不考慮已知的類(lèi)標(biāo)號(hào)（一般訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不提供類(lèi)標(biāo)號(hào)）。聚類(lèi)可以產(chǎn)生這種標(biāo)號(hào)。對(duì)象根據(jù)最大化類(lèi)內(nèi)的相似性、最小化類(lèi)間的相似性的原則進(jìn)行聚類(lèi)或分組。對(duì)象的聚類(lèi)是這樣形成的，使得在一個(gè)聚類(lèi)中的對(duì)象具有很高的相似性，而與其它聚類(lèi)中的對(duì)象很不相似。來(lái)自：百科
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