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源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),通過聚類分析找到問題根因。 APM 提供故障智能診斷能力,基于機器學習算法自動檢測應(yīng)用故障。當URL跟蹤出現(xiàn)異常時,通過智能算法學習歷史指標數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標,提取業(yè)務(wù)正常與異常時上下文數(shù)據(jù)特征,如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),通過聚類分析找到問題根因。 應(yīng)用性能管理 使用流程來自:專題違規(guī)或者關(guān)鍵信息,包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析(Video Quality Analysis)是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別視頻畫面質(zhì)量,將視頻畫面的質(zhì)量進行歸類,從而過濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻 OCR :視頻OCR(Video Optical Character來自:百科PerfTest(性能測試 )關(guān)聯(lián)分析生成性能報表。 通過智能算法學習歷史指標數(shù)據(jù),APM多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標,提取業(yè)務(wù)正常與異常時上下文數(shù)據(jù)特征,通過聚類分析找到問題根因。 應(yīng)用性能管理 APM 快速入門 開始監(jiān)控JAVA應(yīng)用 快速接入Agent、為JAVA應(yīng)用手工安裝Agent、為部署在CC來自:專題好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應(yīng)用來自:百科實時語音識別 、錄音文件識別有如下優(yōu)勢: 識別準確率高:采用最新一代語音識別技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升。 識別速度快:把語言模型、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來自:專題
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