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- 視頻分析服務(wù) 內(nèi)容精選 換一換
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浙江大學(xué)教授分享基于昇騰如何實現(xiàn)在視頻中去除雜物和路人，形成高清實景的視頻導(dǎo)航。來自：其他本課程主要講述了AArch64體系結(jié)構(gòu)，通用寄存器和幀結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)知識介紹，講述kdump和Hangtask機(jī)制，以及OS常見內(nèi)核問題的分析思路。來自：其他
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本案例基于華為云MapReduce、ModelArts兩大云服務(wù)，對在線拍賣數(shù)據(jù)綜合實踐分析，依次完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)查詢分析、可視化展示、以及邏輯回歸、決策樹等多個模型來進(jìn)行預(yù)測，以此深入的掌握算法預(yù)測精髓，衡量系統(tǒng)預(yù)測準(zhǔn)確性等性能指標(biāo)，為精準(zhǔn)推薦提供有力支撐。來自：其他
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本課程主要講述了AArch64體系結(jié)構(gòu)，通用寄存器和幀結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)知識介紹，講述kdump和Hangtask機(jī)制，以及OS常見內(nèi)核問題的分析思路。來自：其他![]()
短視頻及音樂發(fā)燒友，同時對人工智能聲紋識別方向感興趣的社會人群 結(jié)合 云數(shù)據(jù)庫 和Python，配合語音處理相關(guān)技術(shù)完成背景歌名的快速識別 學(xué)會華為云數(shù)據(jù)庫RDS及語音處理的相關(guān)概念及實踐 RDS及Python聯(lián)合部署實驗提升對應(yīng)技術(shù)實操能力 背景歌名識別產(chǎn)生背景 背景歌名識別實踐 語音處理技術(shù)概述來自：其他![]()
浙江大學(xué)教授分享基于昇騰如何實現(xiàn)在視頻中去除雜物和路人，形成高清實景的視頻導(dǎo)航。來自：其他![]()
本課程主要以華為對知乎的切入為例，介紹了在知乎平臺打造爆款內(nèi)容的通用方法及公司如何運營知乎平臺。來自：其他![]()
本實驗基于Spark進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的實例?；诙鄠€課程討論表綜合分析師生互動討論對學(xué)生參與討論積極性的影響。具體來說，是統(tǒng)計有無教師參與討論情況和學(xué)生參與討論次數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。來自：其他![]()
本實驗是基于Spark進(jìn)行偏好分析的實例。我們利用課程信息表，分析學(xué)生學(xué)習(xí)成績變化趨勢和學(xué)習(xí)偏好。來自：其他![]()
本課程主要介紹 GaussDB 全鏈路分析的相關(guān)知識，SQL全鏈路分析提供從客戶端到CN/DN各節(jié)點全流程監(jiān)控和分析能力，解決了人工分析定位問題方式存在的數(shù)據(jù)解析困難、有安全隱患等弊端。來自：其他![]()
本課程主要以華為對知乎的切入為例，介紹了在知乎平臺打造爆款內(nèi)容的通用方法及公司如何運營知乎平臺。來自：其他![]()
本課程是由華為諾亞方舟實驗室出品的計算機(jī)視覺課程系列的專題課，包含6大部分，內(nèi)容覆蓋底層視覺到高層語義的多個方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計算機(jī)視覺更豐富的全景視圖。本章為計算機(jī)視覺課程系列的專題課的第3部分：視頻分類方法Video Classification。來自：其他![]()
本實驗基于Spark進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的實例。基于多個課程討論表綜合分析師生互動討論對學(xué)生參與討論積極性的影響。具體來說，是統(tǒng)計有無教師參與討論情況和學(xué)生參與討論次數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。來自：其他![]()
本實驗是基于Spark進(jìn)行偏好分析的實例。我們利用課程信息表，分析學(xué)生學(xué)習(xí)成績變化趨勢和學(xué)習(xí)偏好。來自：其他![]()
短視頻及音樂發(fā)燒友，同時對人工智能聲紋識別方向感興趣的社會人群 結(jié)合云數(shù)據(jù)庫和Python，配合語音處理相關(guān)技術(shù)完成背景歌名的快速識別 學(xué)會華為云數(shù)據(jù)庫RDS及語音處理的相關(guān)概念及實踐 RDS及Python聯(lián)合部署實驗提升對應(yīng)技術(shù)實操能力 背景歌名識別產(chǎn)生背景 背景歌名識別實踐 語音處理技術(shù)概述來自：其他![]()
本課程主要介紹什么是視頻點播、視頻點播的服務(wù)特性及開發(fā)環(huán)境和典型開發(fā)場景。來自：其他![]()
Spark提供了常見的統(tǒng)計分析能力，可以使用DataFrame API進(jìn)行日常的統(tǒng)計分析工作，其使用起來相對簡便，且效率要高于MapReduce框架； 分組統(tǒng)計是統(tǒng)計分析需求中最常見的，對不同維度進(jìn)行分組后統(tǒng)計數(shù)量、總和或最大最小值等。來自：其他![]()
面向?qū)萌斯ぶ悄芗夹g(shù)進(jìn)行房價趨勢分析感興趣的人員，社會大眾和高校師生 基于樹回歸算法在華為云平臺實現(xiàn)波士頓房價趨勢分析實驗 了解樹回歸算法；熟悉華為云彈性云服務(wù)器；掌握機(jī)器學(xué)習(xí)一般流程 了解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識，了解波士頓房價趨勢分析實驗流程，掌握回歸算法的運用 實驗流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法來自：其他![]()
本章主要講述人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及技術(shù)挑戰(zhàn)，以及實際AI應(yīng)用開發(fā)過程中的需求分析過程。來自：其他
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