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String 標(biāo)簽鍵,最大長(zhǎng)度36個(gè)unicode字符,格式為大小寫字母,數(shù)字,中劃線“-”,下劃線“_”,中文。 最小長(zhǎng)度:0 最大長(zhǎng)度:128 value String 標(biāo)簽值,最大長(zhǎng)度43個(gè)unicode字符,格式為大小寫字母,數(shù)字,中劃線“-”,下劃線“_”,點(diǎn)“.”,中文。 最小長(zhǎng)度:0來自:百科在行數(shù)比較多的時(shí)候,下拉的時(shí)候?yàn)榱四軙r(shí)刻看到首行標(biāo)題,就需要首行凍結(jié)。在將表格轉(zhuǎn)化為超級(jí)表格后,其實(shí)就已經(jīng)首行被凍結(jié)了。不需要再手動(dòng)進(jìn)行其他操作。 快速計(jì)算/分類篩選 單擊【表格工具】選項(xiàng)卡中的「匯總行」,表格底部會(huì)新增一個(gè)“匯總”行,匯總行每個(gè)單元格都有一個(gè)下拉選項(xiàng),里面有求平均值、計(jì)數(shù)、數(shù)值計(jì)算、最大值、最小值等等來自:云商店
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網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟來自:百科String 標(biāo)簽鍵,最大長(zhǎng)度36個(gè)unicode字符,格式為大小寫字母,數(shù)字,中劃線“-”,下劃線“_”,中文。 最小長(zhǎng)度:0 最大長(zhǎng)度:128 value String 標(biāo)簽值,最大長(zhǎng)度43個(gè)unicode字符,格式為大小寫字母,數(shù)字,中劃線“-”,下劃線“_”,點(diǎn)“.”,中文。 最小長(zhǎng)度:0來自:百科
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穩(wěn)定可靠:支持大規(guī)模實(shí)時(shí)視頻分析,支持客戶各種復(fù)雜場(chǎng)景,穩(wěn)定運(yùn)行,持續(xù)為客戶貢獻(xiàn)優(yōu)質(zhì)服務(wù) 豐富高效:支持人物、才藝、服飾風(fēng)格、質(zhì)量等視頻場(chǎng)景和內(nèi)容的個(gè)性化定制與分類識(shí)別 多維分析:從聲音、動(dòng)作、圖像、文字等多維度分析視頻,多方位深度理解視頻內(nèi)容,輸出結(jié)果更加專業(yè) 應(yīng)用場(chǎng)景 1.監(jiān)控管理 對(duì)商超或園區(qū)內(nèi)來自:百科
通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知來自:百科
部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科
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