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- 神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索 內(nèi)容精選 換一換
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“大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts 3月新特性上線啦！ 相關(guān)推薦 創(chuàng)建搜索服務(wù):步驟2：添加索引 概述 搜索服務(wù)管理概述:概述 Elasticsearch:功能描述 多終端自適應(yīng)版:搜索引擎優(yōu)化 修訂記錄 使用微服務(wù)儀表盤:操作步驟 Elasticsearch結(jié)果表:功能描述來自：百科本教程介紹了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)展的來自：百科
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華為云計算 云知識 計算機(jī)視覺基礎(chǔ)：傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 計算機(jī)視覺基礎(chǔ)：傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 時間：2020-12-10 14:59:10 通過學(xué)習(xí)，您將掌握計算機(jī)視覺的基本概念和主要知識點(diǎn)，并且對于計算機(jī)視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識，初步具備判斷計算機(jī)視覺是否適合解決特定問題的能力。來自：百科![]()
營數(shù)據(jù)。 立即使用 日志分析 功能 多種結(jié)構(gòu)化拆分和模板 日志分析需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指能夠用數(shù)字或統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型加以描述的數(shù)據(jù)，具有嚴(yán)格的長度和格式。日志結(jié)構(gòu)化是以日志流為單位，通過不同的日志提取方式將日志流中的日志進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，提取出有固定格式或者相似程度較高的日來自：專題![]()
華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識圖的能力 實戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)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(jī)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。來自：百科![]()
圖引擎服務(wù)語義搜索Demo 圖引擎服務(wù)語義搜索Demo 時間：2020-11-25 11:05:08 本視頻主要為您介紹圖引擎服務(wù)語義搜索Demo的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 視頻圖中的語義搜索是一種新型的圖計算應(yīng)用方向。 通過構(gòu)建圖片中的事物的語義關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可以快速搜索到符合場景及描述的相關(guān)圖片。來自：百科![]()
在圖像庫中進(jìn)行相同或相似圖像搜索。 產(chǎn)品優(yōu)勢 搜索精度高 基于深度學(xué)習(xí)算法和圖像識別技術(shù)，搜索精度高。 海量圖像搜索 大規(guī)模搜索引擎支持億級別圖像搜索，秒級響應(yīng)。 可定制化 提供定制化的場景搜索服務(wù)，使得搜索結(jié)果更準(zhǔn)確。 簡單高效 標(biāo)準(zhǔn)化接口封裝，簡單易用；配套文檔描述詳細(xì)，方便服務(wù)快速搭建。來自：百科![]()
3、云搜索服務(wù)支持Elasticsearch搜索引擎：提供Elasticsearch搜索引擎，Elasticsearch是基于Lucene的當(dāng)前流行的企業(yè)級搜索服務(wù)器，具備分布式多用戶的能力。其主要功能包括全文檢索、結(jié)構(gòu)化搜索、分析、聚合、高亮顯示等。能為用戶提供實時搜索、穩(wěn)定可靠的服務(wù)。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 云日志 服務(wù)常見問題-日志搜索與查看 云日志服務(wù)常見問題-日志搜索與查看 時間：2021-07-01 19:30:07 關(guān)于云日志服務(wù)的常見問題，日志搜索與查看類的常見問題如下： 日志文件較多，是否可以手動刪除日志數(shù)據(jù)？ 不可以。系統(tǒng)根據(jù)設(shè)置的日志存儲時間（1~30天）自動清理過期的日志數(shù)據(jù)。來自：百科![]()
像庫中進(jìn)行相同或相似圖像搜索。 圖片搜索 商品圖片搜索 商品圖片搜索將用戶拍攝的圖片在商品庫中搜索，找到同款或相似的商品，進(jìn)行商品銷售或者相關(guān)商品推薦。服務(wù)支持秒級響應(yīng)億級規(guī)模圖像搜索，支持實時更新數(shù)據(jù)。商品圖片搜索服務(wù)省去了繁瑣的文字描述，簡化了商品搜索流程，大大提高了用戶的購物體驗。來自：百科![]()
云知識 云速建站如何添加站內(nèi)搜索功能 云速建站如何添加站內(nèi)搜索功能 時間：2021-01-19 10:21:50 如何添加站內(nèi)搜索功能？如果有站內(nèi)搜索功能，可以方便用戶在瀏覽網(wǎng)頁時，快速找到自己想要的內(nèi)容，提升用戶體驗。 華為云速建站支持快速添加站內(nèi)搜索，具體操作如下： 設(shè)置此插件來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云日志服務(wù)特性 - 結(jié)構(gòu)化分析日志 華為云日志服務(wù)特性 - 結(jié)構(gòu)化分析日志 時間：2021-07-01 19:19:33 通過對日志桶添加提取規(guī)則將日志桶中的原始日志按一定的規(guī)律進(jìn)行提取，并將提取后的日志整合到一起，以便進(jìn)行SQL查詢與分析。 文中課程 更來自：百科![]()
確 應(yīng)用場景 1.視頻搜索 基于對視頻的場景分類、人物識別、 語音識別 、文字識別等分析，形成層次化的分類標(biāo)簽，支撐準(zhǔn)確高效的視頻搜索，提升搜索體驗 優(yōu)勢 多維度識別 綜合圖像、語音、文字、人臉等信息，標(biāo)簽識別更加準(zhǔn)確 識別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，標(biāo)簽識別準(zhǔn)確度高來自：百科![]()
時間：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)提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時，TBE對算子也提來自：百科![]()
有哪些途徑可以使用圖像搜索的API 有哪些途徑可以使用圖像搜索的API 時間：2020-09-16 11:33:54 圖像搜索（ImageSearch），即以圖搜圖，華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí)與圖像識別技術(shù)，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫中搜索相同及相似的圖片。 共來自：百科![]()
DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(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)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。來自：百科![]()
本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科![]()
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，來自：百科![]()
別、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認(rèn)證的人員來自：百科
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