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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 常見的備份方式分類方法 常見的備份方式分類方法 時間:2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內(nèi)容進行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍: 全量備份 差異備份 增量備份
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    本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必
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  • 參數(shù)分析 算法預集成 專業(yè)預測性算法支持,預集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測等算法。支持訓練模型的靈活導出,可加載到規(guī)則引擎,實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對生產(chǎn)所需物料進行準確分析預估,降低倉儲周期,提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)
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    華為云計算 云知識 愛AI美食圖片分類大賽 愛AI美食圖片分類大賽 時間:2020-12-09 14:39:16 愛(AI)美食美食圖片分類大賽是面向所有AI開發(fā)者入門實戰(zhàn)賽,適用于正在學習AI的初學者,目標是為AI開發(fā)者提供一個交流學習、實戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺。 賽事介紹 人間煙火氣,
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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 云服務器的分類 云服務器的分類 時間:2020-07-27 15:35:41 云服務器 云服務器(Elastic Compute Service,E CS )是具有彈性可擴展處理能力的簡單,高效,安全和可靠的計算服務。它的管理方法比物理服務器更簡單,更高效。用戶可
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    初級 抖音小視頻背景歌名識別 華為云自動學習之垃圾分類 智能聲音識別 樹回歸算法分析房價趨勢 ModelArts實現(xiàn)零售商客戶分群 智能表單和證件文字識別 抖音小視頻背景歌名識別 華為云自動學習之垃圾分類 智能聲音識別 樹回歸算法分析房價趨勢 ModelArts實現(xiàn)零售商客戶分群
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    的理解圖像內(nèi)容,讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準確。 圖1 圖像標簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片內(nèi)容進行檢測,準確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍
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    華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 時間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力,實戰(zhàn)派帶你探索深度學習! 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學習平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)建手寫數(shù)字識別模型。
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      進入工作流-工作流設置-分類設置, 建立表單分類。表單分類更方便了表單的管理,把不同性質(zhì)的表單放在不同的分類下,也方便了表單的查找。同時根據(jù)表單分類的所屬部門,實現(xiàn)了表單分類按部門進行獨立管理的目的。   新建表單分類:首先點擊【新建】按鈕,根據(jù)具體需求選擇表單父分類,填寫相應的表單分類排序號,表單分類名稱,以及所屬部門后保存。
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    華為云計算 云知識 SSL證書有這些分類和用途 SSL證書有這些分類和用途 時間:2020-07-10 11:46:57 SSL證書 SSL證書是一種遵守SSL協(xié)議的服務器數(shù)字證書,由受信任的根證書頒發(fā)機構(gòu)頒發(fā)。SSL證書采用SSL協(xié)議進行通信,SSL證書部署到服務器后,服務器端
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    深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構(gòu),對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前,在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學習獲得了廣泛的應用,并且在某些問題上已經(jīng)達到甚至超越了人類的水平。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(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。
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    華為云計算 云知識 計算服務:讓算力釋放算法之美 計算服務:讓算力釋放算法之美 時間:2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務系列課程之計算服務。 通過當前市場上計算產(chǎn)品構(gòu)成:通用計算、異構(gòu)計算、專屬計算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計算服務的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。
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    華為云計算 云知識 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時間:2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性: 1)超過百分之95檢測率。 2)誤報率低,算法可過濾雨雪,樹木,飛鳥等干擾。 3)支持CD系列相機。
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    go語言逆向技術(shù)之---恢復函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術(shù)之---恢復函數(shù)名稱算法 時間:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時,通常都需要對程序做逆向分析,本文在沒有符號表的情況下,提出了一種恢復函數(shù)名稱的算法,方便對go語言二進制文件進行逆向分析,提升分析效率。
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    AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割,對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來,以AI技術(shù)為核心的各項應用經(jīng)過多年的快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導向需要,各公司在AI技術(shù)方面的投資持續(xù)增長,計算機視覺已經(jīng)成為了相關(guān)算法占比最大,研發(fā)投入
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    云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間:2020-12-02 11:24:42 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 使用戶掌握
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    數(shù)據(jù)安全中心 DSC -數(shù)據(jù)分類分級 數(shù)據(jù)安全中心 DSC-數(shù)據(jù)分類分級 數(shù)據(jù)安全中心服務提供數(shù)據(jù)分類分級能力,根據(jù)敏感數(shù)據(jù)規(guī)則對敏感數(shù)據(jù)進行識別和敏感等級分類,您可以在資產(chǎn)地圖頁面查看您資產(chǎn)中不同風險等級的數(shù)據(jù)的分布情況。基于敏感字段在文件中出現(xiàn)的累計次數(shù)和敏感字段關(guān)聯(lián)組來判斷文
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    華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.
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    。 創(chuàng)建算法 進入ModelArts控制臺,參考創(chuàng)建算法操作指導,創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時,需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參,需在“超參”設置中定義,可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索,用戶為算法設置算法搜索功能
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    適用場景: 視頻處理:圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉(zhuǎn)碼、實時渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應用,需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
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    ,我們都在華為云AI垃圾分類挑戰(zhàn)杯等著你。 【賽事介紹】 全國最嚴垃圾分類政策自7月1日頒布,如何進行垃圾分類已經(jīng)成為居民生活的靈魂拷問。但是,沒關(guān)系!AI在垃圾分類的應用可以成為居民的得力助手。本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯,目的在于構(gòu)建基于深度學習技術(shù)的圖像分類模型,實現(xiàn)垃圾圖片類別的精
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