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- 多目標優(yōu)化算法 內(nèi)容精選 換一換
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1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 高等數(shù)學 第2章 凸優(yōu)化 第3章 線性代數(shù) 第4章 概率論與數(shù)理統(tǒng)計 第5章 信息論 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自:百科針對高層住宅、商業(yè)樓宇,為了禁止電瓶車進入,減小因為電瓶車起火導(dǎo)致的火災(zāi)風險,本算法通過實時監(jiān)測電梯內(nèi)的攝像頭畫面,方便樓宇管理人員及時發(fā)現(xiàn)電瓶車,提高管理效率。 核心功能: 單點抓拍、攝像頭獨立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點: 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過使用大量實際場景圖片訓練來自:云商店
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深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前,在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學習獲得了廣泛的應(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習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。來自:百科應(yīng)壓縮算法,在壓縮前對數(shù)據(jù)進行抽樣分析,根據(jù)數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)分布以及數(shù)據(jù)類型選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。在壓縮算法上,相比原生的InfluxDB,重點針對Float、String、Timestamp這三種數(shù)據(jù)類型進行了優(yōu)化和改進。 Float數(shù)據(jù)類型: 對Gorilla壓縮算法進行了優(yōu)來自:專題
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成本、安全等問題。為了優(yōu)化用戶體驗和內(nèi)容分發(fā)成本,華為云 CDN 智能緩存、智能調(diào)度和端到端安全加速技術(shù), 可用性高達99.9%。 智能緩存是華為云CDN創(chuàng)新的內(nèi)容緩存策略,AICache以提升CDN整體質(zhì)量為目標,通過調(diào)整緩存架構(gòu)、機器學習調(diào)優(yōu)、多種算法優(yōu)化的手段,構(gòu)筑學習型緩存架來自:百科
1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識; 3、學習多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割 第4章 人臉識別 第5章 OCR 第6章 視頻分析來自:百科
輸 全站 CDN加速 -協(xié)議優(yōu)化 提供HTTP2、BBR 2.0及華為自研收發(fā)包算法等協(xié)議優(yōu)化能力,對端側(cè)弱網(wǎng)接入場景下的丟包、時延帶來改善,對傳輸體驗要求高,網(wǎng)絡(luò)接入質(zhì)量不好的客戶可帶來較大價值 提供HTTP2、BBR 2.0及華為自研收發(fā)包算法等協(xié)議優(yōu)化能力,對端側(cè)弱網(wǎng)接入場景下來自:專題
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