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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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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理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
靜態(tài)檢測方案通過對移動應用的安裝包進行反編譯，進而通過靜態(tài)數(shù)據(jù)流、控制流分析等技術，檢測移動應用中可能存在的隱私泄露問題。在該領域中，常用到以下工具： • Apktool [1]: 反編譯安卓Apk，可以反編譯資源，并在進行修改之后重新打包Apk • dex2jar [2]: 將Apk反編譯成Java源碼（classes來自：百科![]()
sh的參數(shù)，確保應用被 APM 監(jiān)控。 在服務啟動腳本的java命令之后，配置apm-javaagent.jar包所在路徑，并指定java進程的應用名。 添加-javaagent參數(shù)示例： java -javaagent:/xxx/apm-javaagent/apm-javaagent.jar=appName={appName}來自：專題![]()
Python3.9 http etag String 依賴包的md5值 size Long 依賴包大小。 name String 依賴包名稱。 description String 依賴包描述。 file_name String 依賴包文件名，如果創(chuàng)建方式為zip時。 狀態(tài)碼： 400 表9來自：百科![]()
可以GIT下載最新的soot jar包，我下載的是4.1.0版本中的sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar 包，這個包應該自帶了soot所需要的所有依賴。下載完成后使用powershell進入jar文件所在的文件夾，可以輸入以下命令： java -cp來自：百科![]()
運行和驗證 查看jar包執(zhí)行參數(shù)。 cd varscan java-jar VarScan.v2.4.1.jar 出現(xiàn)類似如下回顯表示VarScan2可正常使用。 VarScan v2.4 ***NON-COMMERCLAL VERSION*** USAGE:java-jar VarScan來自：百科![]()
SnpEff是一款常用的突變位點注釋工具。這款軟件基于Java語言開發(fā)，安裝過程相對簡單，下載后解壓縮即可使用。 配置流程 1.配置編譯環(huán)境 1）安裝JDK1.8。 yum install-y java-1.8.0-openjdk 2.獲取源碼 獲取“SnpEff”源碼包。 mkdir-p/usr/lo來自：百科![]()
nctionGraph支持的編程語言提供程序包，上傳即可運行。 使用FunctionGraph開發(fā)程序之后是否需要部署？ 用戶在本地開發(fā)程序之后打包，必須是ZIP包（Java、Node.js、Python、Go）或者JAR包（Java），上傳至FunctionGraph即可運行，無需其它的部署操作。來自：專題![]()
Python3.9 http etag String 依賴包的md5值 size Long 依賴包大小。 name String 依賴包名稱。 description String 依賴包描述。 file_name String 依賴包文件名，如果創(chuàng)建方式為zip時。 狀態(tài)碼： 400 表7來自：百科![]()
3)解壓JMeter壓縮包。 cd /usr/local/src tar -xvf apache-jmeter-5.1.1.tgz 4)配置JDK和JMeter環(huán)境變量。 vi /etc/profile a.在倒數(shù)第三行插入如四行下內(nèi)容。 export JAVA_HOME=/usr/來自：百科
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