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- alpha go 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上MongoDB的優(yōu)勢(shì) 云上MongoDB的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-08-31 09:46:03 數(shù)據(jù)庫(kù) 服務(wù)可用 自建MongoDB一般是自我深度優(yōu)化后的產(chǎn)品，往往較原生性能有較大的提升，這也變相為用戶提高了綜合性價(jià)比。自建MongoDB針對(duì)原生產(chǎn)品功能不足，增來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 交通智能體 TrafficGo優(yōu)勢(shì) 交通智能體TrafficGo優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-14 15:11:35 交通智能體TrafficGo基于華為云人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，與交通行業(yè)深度融合，提供“感知-認(rèn)知-診斷-優(yōu)化-評(píng)價(jià)”體系化全流程的城市交通綜合來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (for Mongo)的產(chǎn)品特點(diǎn) GaussDB(for Mongo)的產(chǎn)品特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-17 16:47:49 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Mongo)具有存算分離、極致可用、海量存儲(chǔ)等特點(diǎn)。 存算分離：存儲(chǔ)層采用DFV高性能來(lái)自：百科
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Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力，用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)，開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---常量字符串解密 go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---常量字符串解密 時(shí)間：2021-12-15 15:02:52 【摘要】go語(yǔ)言編譯出來(lái)的二進(jìn)制文件中，字符串?dāng)?shù)據(jù)是如何存放的，逆向時(shí)如何快速和準(zhǔn)確的識(shí)別出源代碼中定義的字符串，本文給你解密。 Go語(yǔ)言源代碼來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 交通智能體TrafficGo應(yīng)用場(chǎng)景 交通智能體TrafficGo應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-14 15:09:11 交通智能體TrafficGo基于華為云人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，與交通行業(yè)深度融合，提供“感知-認(rèn)知-診斷-優(yōu)化-評(píng)價(jià)”體系化全流程的城市來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) Hugo文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Hugo文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 15:13:53 Hugo 是最流行的開(kāi)源靜態(tài)站點(diǎn)生成器之一。憑借其驚人的速度和靈活性，Hugo 讓搭建網(wǎng)站再次變得有趣。 Hugo文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí)，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管來(lái)自：百科![]()
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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(jiàn)的問(wèn)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(lái)自：百科![]()
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次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet， 其來(lái)自：百科![]()
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時(shí)間：2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中，算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎（Tensor Boost Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力，用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，TBE對(duì)算子也提供來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 時(shí)間：2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Mongo)通過(guò)以下這些特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新：來(lái)自：百科![]()
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