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- 手動(dòng)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科云知識(shí) 華為云Stack 如何實(shí)現(xiàn)高效建云 華為云Stack如何實(shí)現(xiàn)高效建云 時(shí)間：2023-01-17 16:46:20 云計(jì)算 混合云 華為云Stack通過(guò)高內(nèi)聚低耦合的積木式架構(gòu)、簡(jiǎn)單易用的自動(dòng)化交付平臺(tái)、傻瓜式自動(dòng)化端到端驗(yàn)收以及標(biāo)準(zhǔn)化模型沉淀實(shí)現(xiàn)高效建云，把全棧云平臺(tái)大批量低成本復(fù)制到數(shù)據(jù)中心。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類(lèi)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 利用GCC插件實(shí)現(xiàn)代碼分析和安全審計(jì) 利用GCC插件實(shí)現(xiàn)代碼分析和安全審計(jì) 時(shí)間：2021-12-06 10:54:51 【摘要】 如何利用GCC的插件功能，輔助安全分析人員實(shí)現(xiàn)對(duì)程序的安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)、安全加固等自動(dòng)化處理能力，提升分析效率和精準(zhǔn)度 GCC來(lái)自：百科![]()
像下面這樣行數(shù)很多的表格，如果不給每行做出區(qū)分，看表時(shí)很容易串行。我們可以給表格填色讓每行做出區(qū)分，而且也會(huì)顯得美觀簡(jiǎn)潔。 但如果是一行一行手動(dòng)填色，真的太費(fèi)時(shí)間了。有更快的方法。隨意點(diǎn)擊一個(gè)單元格，Ctrl+T，插入表格。你會(huì)驚奇地發(fā)現(xiàn)美化已經(jīng)完成了！ 如果不喜歡這個(gè)顏色和排版樣來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB 助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) GaussDB助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) 時(shí)間：2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn)： 華為消費(fèi)者云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，集中存儲(chǔ)和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù)，采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫(kù)混搭架構(gòu)，面臨如下挑戰(zhàn)：來(lái)自：百科![]()
視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車(chē)起火事件時(shí)有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車(chē)進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車(chē)檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車(chē)越來(lái)越受歡迎，電瓶車(chē)起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)電瓶車(chē)被放置來(lái)自：云商店![]()
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(xiàn)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(xiàn)模型，并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線(xiàn)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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 時(shí)間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計(jì)算 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見(jiàn)下表。 文中課程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 時(shí)間：2020-08-25 15:09:48 存儲(chǔ)系統(tǒng)的每個(gè)物理磁盤(pán)上都保存了多個(gè)數(shù)據(jù)塊，這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲(chǔ)在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)存儲(chǔ)系統(tǒng)檢測(cè)到硬件（服務(wù)器或者物理磁盤(pán)）來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷(xiāo) 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷(xiāo) 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶(hù)痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢(xún)?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 實(shí)現(xiàn)按需選網(wǎng) 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)按需選網(wǎng) 時(shí)間：2022-11-21 11:00:22 場(chǎng)景說(shuō)明 使用 全球SIM聯(lián)接 服務(wù)的設(shè)備接入到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí)，可能會(huì)面臨網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度弱，信號(hào)有時(shí)延等問(wèn)題。當(dāng)應(yīng)用服務(wù)器接收到設(shè)備上報(bào)的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)時(shí)，您可以通過(guò)命令下發(fā)的方式切換運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
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![]()
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： 1. 存儲(chǔ)計(jì)算分離來(lái)自：百科![]()
什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 1，設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開(kāi)發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器，通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3、控制臺(tái)，通過(guò)該工具實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)維管理服務(wù)。 1，設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開(kāi)發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器，通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3控制來(lái)自：專(zhuān)題![]()
網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)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![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來(lái)自：百科![]()
算引擎由開(kāi)發(fā)者進(jìn)行自定義來(lái)完成所需要的具體功能。 通過(guò)流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎：數(shù)據(jù)引擎，預(yù)處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理（如圖片過(guò)濾等），作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來(lái)源。來(lái)自：百科![]()
華為企業(yè)人工智能高級(jí)開(kāi)發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱(chēng)縮寫(xiě) 手機(jī)號(hào)所屬的國(guó)家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說(shuō)明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國(guó)家碼對(duì)照表:DR2：亞非拉（新加坡） 國(guó)家（或地區(qū)）碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請(qǐng)求消息 國(guó)家碼和地區(qū)碼 解析線(xiàn)路類(lèi)型:地域線(xiàn)路細(xì)分（全球）來(lái)自：云商店
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