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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![]()
AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應用場景和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識：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![]()
了解更多 開發(fā)環(huán)境-視頻幫助 開發(fā)環(huán)境-CodeLab 04:16 CodeLab簡介 開發(fā)環(huán)境-CodeLab CodeLab簡介 開發(fā)環(huán)境-JupyterLab 03:32 JupyterLab簡介 開發(fā)環(huán)境-JupyterLab JupyterLab簡介 開發(fā)環(huán)境-VS Code來自：專題![]()
本節(jié)將以創(chuàng)建一個名稱為2048的靜態(tài)web應用（2048游戲），并將應用部署在云容器實例上運行為例，幫助您學習如何使用云容器實例。 本節(jié)將以創(chuàng)建一個名稱為2048的靜態(tài)web應用（2048游戲），并將應用部署在云容器實例上運行為例，幫助您學習如何使用云容器實例。 了解詳情 什么是CCI-查看資源使用率來自：專題![]()
華為云計算 云知識 摩爾云MES環(huán)境部署 摩爾云MES環(huán)境部署 時間：2021-06-25 10:07:02 云市場 嚴選商城 使用指南 行業(yè)解決方案 智能制造 嚴選商品：云生產(chǎn)系統(tǒng)；服務商：摩爾元數(shù)（廈門）科技有限公司 1.1. 在服務器上安裝 webservice，具體步驟如下:來自：云商店![]()
服務端所支持的操作系統(tǒng)。 2、安裝心通達 OA 服務端之前，如果操作系統(tǒng)安裝了 360 等殺毒軟件，建議退出 這些軟件后再進行安裝。否則將會導致安裝后控制中心找不到相關服務。 3、在安裝心通達 OA 服務端之前，先規(guī)劃一下安裝路徑。不要把 OA 安裝在系統(tǒng)盤（C 盤），因為系統(tǒng)盤來自：云商店![]()
RDS、 微服務引擎CSE 等）組合為一個環(huán)境，如：開發(fā)環(huán)境、測試環(huán)境、預生產(chǎn)環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境。 環(huán)境內(nèi)網(wǎng)絡互通，可以按環(huán)境維度來管理資源、部署服務，減少具體基礎資源運維管理的復雜性。 同一個項目下，最多支持創(chuàng)建300個環(huán)境。 環(huán)境是用于組件部署和運行的計算、網(wǎng)絡、中間件等基礎資源的集來自：專題![]()
個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結(jié)果。 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學來自：專題![]()
遷移實施流程詳細設計 遷移實施詳細方案設計 遷移風險回退方案設計 2、預集成環(huán)境準備 業(yè)務應用模擬環(huán)境準備 應用軟件準備 應用網(wǎng)絡架構部署 應用軟件部署 系統(tǒng)模擬環(huán)境準備 系統(tǒng)軟件安裝 遷移工具部署 數(shù)據(jù)模擬準備 數(shù)據(jù)庫環(huán)境安裝 模擬數(shù)據(jù)生產(chǎn)或?qū)?3、預集成驗證和優(yōu)化 遷移方案集成測試 業(yè)務應用連接、功能測試來自：百科![]()
在創(chuàng)建訓練作業(yè)前，推薦您先使用ModelArts開發(fā)環(huán)境調(diào)試訓練代碼，避免代碼遷移過程中的錯誤。 直接使用線上notebook環(huán)境調(diào)試請參考使用JupyterLab開發(fā)模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）聯(lián)接云上環(huán)境調(diào)試請參考使用本地IDE開發(fā)模型。 如何在Mod來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 時間：2020-12-17 09:20:23 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應用程序的開發(fā)。了解它相關的系統(tǒng)結(jié)構和相關概念，有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述來自：百科![]()
制講臺組成。部分環(huán)境下，無需配置推拉式綠板或鋼制講臺。 多媒體教室方案整體架構 多媒體教室的架構包括三層，底層為多媒體教學設備硬件產(chǎn)品，包括智能觸摸一體機＋內(nèi)置電腦＋高清展臺；第二層為軟件和應用，包括鴻合 π 教學軟件包，其中包括了教學設計軟件、白板軟件、可樂學習、微課工具、展臺來自：云商店![]()
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