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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵,這也是本課程的重點所在。 目標(biāo)學(xué)員
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    云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)
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  • 問題,命中率比LRU要高。 2Q與LRU-2類似,不同點在于將LRU-2算法中的訪問歷史隊列改成了一個FIFO隊列,這里不再贅述。上面介紹了4個常用的緩存淘汰算法,實現(xiàn)起來也不是很復(fù)雜。當(dāng)然還有一些其他的算法,這里就不再介紹了,感興趣的朋友可以查找資料學(xué)習(xí)一下。 華為云 面向未來
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    華為云計算 云知識 算法精英賽 算法精英賽 時間:2020-12-30 16:39:59 云服務(wù)器 【賽事介紹】 算法精英賽是華為云面向開發(fā)者舉辦的輕量競技活動,每期算法精英賽將公布若干道算法題目,參賽者可提交解題代碼,挑戰(zhàn)最優(yōu)算法!同時華為云提供專屬微信交流群,為熱愛算法的開發(fā)者們提供交流、分享的平臺。
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  • 華為云計算 云知識 什么是RSA算法? 什么是RSA算法? 時間:2020-08-10 16:20:55 RSA 是 Rivest-Shamir-Adleman 算法的縮寫。它是目前最常用的公鑰加密算法。RSA公鑰密碼系統(tǒng)的原理是:根據(jù)數(shù)論,找到兩個大素數(shù)比較簡單,但是分解其乘積
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    華為云計算 云知識 ELB調(diào)度算法有哪些 ELB調(diào)度算法有哪些 時間:2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務(wù)器 負載均衡 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
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    華為云計算 云知識 漂浮物識別算法 漂浮物識別算法 時間: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別算法,是基于深度學(xué)習(xí)的計算機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
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    流程編排器負責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實現(xiàn),統(tǒng)籌了整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過程。 數(shù)字視覺預(yù)處理模塊在輸入之前進行一次數(shù)據(jù)處理和修飾,來滿足計算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強大的計算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇
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    華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間: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進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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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    行掃描。在這種情況下,多模匹配算法就可以解決一個字符串中尋找多個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,對請求流量進行特征檢測,極大提升了檢測引擎的性能。
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    華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)讓機器擁有了視覺的能力,實戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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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    深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)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(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。
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    99995%,保障數(shù)據(jù)不丟失。 了解更多 文字轉(zhuǎn)換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。
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    華為云計算 云知識 計算服務(wù):讓算力釋放算法之美 計算服務(wù):讓算力釋放算法之美 時間:2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計算服務(wù)。 通過當(dāng)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(wù)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(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(fù)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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    的處理算法。應(yīng)用使能層包含計算機視覺引擎、語言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等,其中: 1、計算機視覺引擎面向計算機視覺領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝,專門用來處理計算機視覺領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語言文字引擎面向語音及其他領(lǐng)域,提供一些語音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處理算法封裝等,
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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(dǎo),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(shè)置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參,需在“超參”設(shè)置中定義,可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索,用戶為算法設(shè)置算法搜索功能
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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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,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
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