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  • 二叉樹(shù)深度遍歷可視化 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 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
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  • 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    人類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化 時(shí)間:2020-10-28 17:20:44 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)(Data Lake Visualization)是一站式數(shù)據(jù)可視化開(kāi)發(fā)平臺(tái),適配云上云下多種數(shù)據(jù)源,提供豐富多樣的2D、3D可視化組件,采用拖拽式自由布局,旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型,都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)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。
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    本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)等任務(wù)不同,此次訓(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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    大數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)是什么 大數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)是什么 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)(Data Lake Visualization)是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺(tái),適配云上云下多種數(shù)據(jù)源,提供豐富多樣的2D、3D可視化組件,采用拖拽式自由布局,旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏???????????????????????。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)可視化 DLV 免費(fèi)試用 數(shù)據(jù)可視化DLV免費(fèi)試用 時(shí)間:2020-11-28 14:44:09 數(shù)據(jù)可視化 免費(fèi)額度: 免費(fèi)提供數(shù)據(jù)可視化DLV基礎(chǔ)版試用機(jī)會(huì),免費(fèi)時(shí)長(zhǎng):30天,點(diǎn)擊了解詳情,點(diǎn)擊查看其它免費(fèi)產(chǎn)品。 具體費(fèi)用情況以產(chǎn)品詳情頁(yè)價(jià)格為準(zhǔn)。 產(chǎn)品介紹:
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    課程簡(jiǎn)介 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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)的智
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    (協(xié)同 BPM 模型) (2)核心算法 在顯示節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)順序和分支匹配計(jì)算、計(jì)算節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)、實(shí)現(xiàn)流程回退等業(yè)務(wù)功能時(shí),采用了廣度優(yōu)先、深度優(yōu)先遍歷算法、廣度優(yōu)先及回溯算法。流程圖顯示采用了最小區(qū)域算法,以快速展示復(fù)雜的流程。分支條件設(shè)置功能實(shí)現(xiàn)了一套專(zhuān)門(mén)的詞法分析算法。詞法分析算
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    MES系統(tǒng)全稱(chēng) MES系統(tǒng)全稱(chēng) 寸領(lǐng)MES系統(tǒng)支持多工廠(chǎng)、跨區(qū)域、云部署; 平臺(tái)組件式開(kāi)發(fā)、支持快速低代碼開(kāi)發(fā); 人機(jī)交互易操作; 標(biāo)準(zhǔn)API與各類(lèi)主流系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接; 寸領(lǐng)MES系統(tǒng)支持多工廠(chǎng)、跨區(qū)域、云部署; 平臺(tái)組件式開(kāi)發(fā)、支持快速低代碼開(kāi)發(fā); 人機(jī)交互易操作; 標(biāo)準(zhǔn)API與各類(lèi)主流系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接;
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    云知識(shí) 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-01 14:34:35 快速入門(mén)MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu),優(yōu)化模型效果。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.掌握MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)特性的使用方法 2.熟悉M
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    說(shuō)明:開(kāi)啟“Webshell檢測(cè)”后, WAF 將對(duì)通過(guò)上傳接口植入的網(wǎng)頁(yè)木馬進(jìn)行檢測(cè)。   深度檢測(cè) 防護(hù)同形字符混淆、通配符變形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等深度反逃逸。 說(shuō)明: 開(kāi)啟“深度檢測(cè)”后,WAF將對(duì)深度反逃逸進(jìn)行檢測(cè)防護(hù)。   header全檢測(cè) 默認(rèn)關(guān)閉。關(guān)閉狀態(tài)下
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    BI能給企業(yè)帶來(lái)哪些價(jià)值? BI可視化系統(tǒng)可以使用戶(hù)更好地了解數(shù)據(jù),更快速的作出決策,更好的管理業(yè)務(wù),并幫助企業(yè)、組織和個(gè)人更好地了解其業(yè)務(wù)狀況。 使數(shù)據(jù)更具可視化。通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表和儀表盤(pán)形式,用戶(hù)可以更清晰地了解數(shù)據(jù)的變化和趨勢(shì),從而更準(zhǔn)確地分析情況。 節(jié)省決策時(shí)間。BI可視化系統(tǒng)可以提
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為 云日志 服務(wù)特性 - 可視化報(bào)表 華為云日志服務(wù)特性 - 可視化報(bào)表 時(shí)間:2021-07-01 19:20:54 華為云日志服務(wù)提供可視化報(bào)表。對(duì)SQL查詢(xún)的接口進(jìn)行可視化呈現(xiàn),支持表格、趨勢(shì)圖、柱狀圖和餅圖報(bào)表。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡
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    BI能給企業(yè)帶來(lái)哪些價(jià)值? BI可視化系統(tǒng)可以使用戶(hù)更好地了解數(shù)據(jù),更快速的作出決策,更好的管理業(yè)務(wù),并幫助企業(yè)、組織和個(gè)人更好地了解其業(yè)務(wù)狀況。 使數(shù)據(jù)更具可視化。通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表和儀表盤(pán)形式,用戶(hù)可以更清晰地了解數(shù)據(jù)的變化和趨勢(shì),從而更準(zhǔn)確地分析情況。 節(jié)省決策時(shí)間。BI可視化系統(tǒng)可以提
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    TMS可視化分析 仿真模型可視化軟件 TMS可視化分析 仿真模型可視化軟件 CAXView是一套功能強(qiáng)大的仿真模型可視化軟件,該軟件支持各種仿真原生數(shù)據(jù)的可視化渲染,并具有強(qiáng)大的分析功能,包括測(cè)量、剖面、標(biāo)注、質(zhì)量統(tǒng)計(jì)、模型審查以及多源 數(shù)據(jù)管理 等功能。 CAXView是一套功能強(qiáng)
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    標(biāo)準(zhǔn)掃描、快速掃描和深度掃描有哪些區(qū)別? 快速掃描:掃描的網(wǎng)站URL數(shù)量有限且VSS會(huì)開(kāi)啟耗時(shí)較短的掃描插件進(jìn)行掃描。深度掃描:掃描的網(wǎng)站URL數(shù)量不限且VSS會(huì)開(kāi)啟所有的掃描插件進(jìn)行耗時(shí)較長(zhǎng)的遍歷掃描。標(biāo)準(zhǔn)掃描:掃描的網(wǎng)站URL數(shù)量和耗時(shí)都介于“快速掃描”和“深度掃描”兩者之間。 漏洞掃描工具 可以?huà)呙栌蛎碌捻?xiàng)目嗎?
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