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- github上的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目 內(nèi)容精選 換一換
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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(dòng)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)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- github上的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目 相關(guān)內(nèi)容
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- github上的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目 更多內(nèi)容
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云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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。來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(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，上一層的輸出來自：百科![]()
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。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長大規(guī)模視覺識別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)。來自：百科![]()
華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 時(shí)間：2020-12-08 17:38:18 本賽題圍繞生活場景-垃圾分類，基于計(jì)算機(jī)視覺的AI算法展開，使用ModelArts等平臺和技術(shù)解決生活中的實(shí)際問題。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展來自：百科![]()
云知識 IAM 中的項(xiàng)目 IAM中的項(xiàng)目 時(shí)間：2021-07-01 15:17:50 華為云的每個(gè)區(qū)域默認(rèn)對應(yīng)一個(gè)項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目由系統(tǒng)預(yù)置，用來隔離物理區(qū)域間的資源（計(jì)算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源），以區(qū)域默認(rèn)項(xiàng)目為單位進(jìn)行授權(quán)，IAM用戶可以訪問您賬號中該區(qū)域的所有資源。 如果您來自：百科![]()
OpenStack原理及在華為云中的應(yīng)用 OpenStack是一個(gè)云操作系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)中心可控制大型的計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資源池。所有的管理通過前端界面管理員就可以完成，同樣也可以通過web接口讓最終用戶部署資源。通過本課程，學(xué)習(xí)OpenStack架構(gòu)原理及其在華為云中的應(yīng)用。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 創(chuàng)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科![]()
助用戶快速完成三維內(nèi)容、動(dòng)畫及效果圖的渲染計(jì)算，規(guī)避因本地電腦配置不足導(dǎo)致渲染慢的問題，大幅提高工作效率，降低用戶固定資產(chǎn)投資成本，為用戶提供靈活、高效、海量節(jié)點(diǎn)無限拓展的極速云端渲染服務(wù)。 渲云效果圖版客戶端 出色完成室內(nèi)外效果圖、360全景圖等3D圖像渲染。 渲云影視版客戶端來自：云商店![]()
的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于不成功的圖片，我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識別模型進(jìn)行結(jié)果融合，可以得到更為精確的可點(diǎn)擊區(qū)域結(jié)果，并且這個(gè)時(shí)候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累，目標(biāo)檢測模型的檢測結(jié)果也變得更精確。最終能夠只使用目標(biāo)識別方案。來自：百科![]()
中經(jīng)社承接著國家金融基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，新華財(cái)經(jīng)作為其中的核心產(chǎn)品，其下的門戶網(wǎng)站、APP、研報(bào)共享系統(tǒng)和統(tǒng)一生產(chǎn)加工等系統(tǒng)正在往新平臺上遷移，希望通過華為云ROMA能更好地實(shí)現(xiàn)在資訊、行情、交易、數(shù)據(jù)和分析工具等領(lǐng)域的深度聯(lián)接，釋放平臺與數(shù)據(jù)價(jià)值。 關(guān)于未來，李超說他和團(tuán)隊(duì)期待的是堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座能夠來自：百科![]()
云知識 企業(yè)項(xiàng)目 企業(yè)項(xiàng)目 時(shí)間：2020-11-28 11:42:29 企業(yè)項(xiàng)目是對多個(gè)資源實(shí)例和服務(wù)進(jìn)行歸類管理的單位，不同云服務(wù)區(qū)的資源和服務(wù)可以歸到一個(gè)企業(yè)項(xiàng)目中。企業(yè)可以根據(jù)不同的部門或項(xiàng)目組，將相關(guān)的資源放置在相同的企業(yè)項(xiàng)目內(nèi)進(jìn)行管理，支持資源在企業(yè)項(xiàng)目之間遷移；企業(yè)項(xiàng)目不支持嵌套；企業(yè)項(xiàng)目不支持跨賬號。來自：百科![]()
著諸多挑戰(zhàn)，如高昂的IT成本、硬件無法彈性擴(kuò)容、無法利用云上新技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和線下運(yùn)維難度大等。因此，ERP上云成為了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然選擇。 在這樣的背景下，我推薦華為云ERP上云解決方案。安全好用更靈活，服務(wù)更優(yōu)收益多。這是華為云ERP上云解決方案的Slogan。華為云來自：百科![]()
I訓(xùn)練任務(wù):Kubeflow的誕生背景和運(yùn)行AI計(jì)算任務(wù)面臨的問題 軟件DevOps云化發(fā)展的趨勢:云原生Cloud Native的“紋身” 文本摘要（基礎(chǔ)版）:請求示例 文本摘要（領(lǐng)域版）:請求示例 軟件DevOps云化發(fā)展的趨勢:華為公司管理過程的變化 應(yīng)用場景:生物基因、藥物研發(fā)等科學(xué)計(jì)算來自：云商店![]()
企業(yè)項(xiàng)目是IAM項(xiàng)目的升級版，針對企業(yè)不同項(xiàng)目間資源的分組和管理，是邏輯隔離。企業(yè)項(xiàng)目中可以包含多個(gè)區(qū)域的資源，且項(xiàng)目中的資源可以遷入遷出。如果您開通了企業(yè)管理，將不能創(chuàng)建IAM項(xiàng)目。未來IAM項(xiàng)目將逐漸被企業(yè)項(xiàng)目所替代，推薦使用更為靈活的企業(yè)項(xiàng)目。 企業(yè)項(xiàng)目 企業(yè)可以根據(jù)組織架構(gòu)規(guī)劃企業(yè)項(xiàng)目，將企業(yè)分布在不同區(qū)域來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 查詢租戶的項(xiàng)目信息ListProjects 查詢租戶的項(xiàng)目信息ListProjects 時(shí)間：2023-09-04 11:32:07 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 查詢租戶的企業(yè)項(xiàng)目信息 接口約束 本接口僅用于開通了企業(yè)項(xiàng)目場景中，Conso來自：百科
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