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華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB調(diào)度算法有哪些 ELB調(diào)度算法有哪些 時(shí)間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 算法模型 ELB調(diào)度算法有輪詢、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢 權(quán)重：支持 算法策略：根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重，按來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間：2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法，是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測算法，且通過規(guī)?；钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被)檢測訓(xùn)練，賦予監(jiān)測系統(tǒng)智能檢測來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
長大規(guī)模視覺識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
文，谷歌引用數(shù)1700，擅長大規(guī)模視覺識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展的重要里程碑-傳統(tǒng)方法（如視覺詞袋模型）；傳統(tǒng)方法的三個(gè)步驟及其思想對(duì)未來的深遠(yuǎn)影響；圖像級(jí)編碼信息用于不同的視覺任務(wù)并與各種學(xué)習(xí)算法結(jié)合。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時(shí)間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過當(dāng)前市場上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)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(bào)率低，算法可過濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機(jī)。來自：云商店![]()
go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時(shí)間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測時(shí)，通常都需要對(duì)程序做逆向分析，本文在沒有符號(hào)表的情況下，提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法，方便對(duì)go語言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別：識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來自：百科![]()
。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái)，參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo)，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí)，需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對(duì)于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設(shè)置中定義，可以給定名稱、類型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動(dòng)搜索，用戶為算法設(shè)置算法搜索功能來自：專題![]()
載與安裝，請參見《裸金屬服務(wù)器用戶指南》的“安裝一鍵式重置密碼插件”章節(jié)。 裸金屬服務(wù)器的密碼重置失敗后，該API不會(huì)報(bào)錯(cuò)。 裸金屬服務(wù)器開機(jī)或重啟后，新密碼生效。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口。 URI PUT /v1/{project_id}/barem來自：百科![]()
管理企業(yè)項(xiàng)目并授權(quán) 介紹怎樣購買Windows 彈性云服務(wù)器 06:15 介紹怎樣購買Windows彈性云服務(wù)器 購買并登錄Windows彈性云服務(wù)器 介紹怎樣購買Linux彈性云服務(wù)器 05:26 介紹怎樣購買Linux彈性云服務(wù)器 購買并登錄Linux彈性云服務(wù)器 介紹怎樣在控制臺(tái)重置密碼來自：專題![]()
用在更為復(fù)雜的任務(wù)中，因此，手寫數(shù)字識(shí)別也成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域衡量算法表現(xiàn)的一個(gè)基準(zhǔn)任務(wù)。所以，通過這一實(shí)踐場景來了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)和訓(xùn)練，可謂再好不過了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。來自：百科![]()
道用戶的密碼，就應(yīng)該使用哈希算法存儲(chǔ)口令的單向哈希值。 實(shí)際使用中會(huì)加入鹽值和迭代次數(shù)，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對(duì)稱密碼算法 對(duì)稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對(duì)稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組，用來自：專題![]()
行掃描。在這種情況下，多模匹配算法就可以解決一個(gè)字符串中尋找多個(gè)模式字符字串的問題。該算法廣泛應(yīng)用于關(guān)鍵字過濾、入侵檢測、病毒檢測、分詞等場景。多模匹配有多種算法，比較常見的有Trie樹，AC算法和WM算法。 Web應(yīng)用防火墻 利用高效的多模匹配算法，對(duì)請求流量進(jìn)行特征檢測，極大提升了檢測引擎的性能。來自：百科![]()
駕駛的基石。 · 如何讓自動(dòng)駕駛實(shí)時(shí)感知復(fù)雜的路面情況？ · 如何讓自動(dòng)駕駛根據(jù)不同場景，迅速計(jì)算出相應(yīng)對(duì)策？ · 如何讓自動(dòng)駕駛車輛針對(duì)緊急場景，做到毫秒級(jí)的響應(yīng)？ 服務(wù)優(yōu)勢 · 提供高精度定位及地圖服務(wù)； · 多源融合感知，智能化算法檢測道路交通事件（算法云端訓(xùn)練、邊緣執(zhí)行）來自：專題![]()
括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
謝老師，華為云EI技術(shù)專家，10年人工智能/計(jì)算機(jī)視覺研究經(jīng)驗(yàn)，在國際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長大規(guī)模視覺識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception來自：百科
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