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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入雙向對偶系統(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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、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，結合清華大學開源語音數(shù)據集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，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據預處理來自：百科![]()
決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據中，得到預測、評價等結果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 MRS 與自建Hadoop對比 MRS與自建Hadoop對比 時間：2020-09-23 14:33:16 MapReduce服務 （MRS）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據集群云服務，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據組件來自：百科![]()
第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據模型類型的對比 數(shù)據模型類型的對比 時間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據庫 數(shù)據系統(tǒng) 數(shù)據管理 數(shù)據發(fā)展過程中產生過三種基本的數(shù)據模型：層次模型、網狀模型和關系模型。本文主要從數(shù)據結構、數(shù)據操作、數(shù)據聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網狀模來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據庫產品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據庫關鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
這款商品支持低代碼和零代碼操作，使客戶能夠以更簡單、更快捷的方式進行操作。這樣可以降低客戶的學習成本，提高他們的使用體驗。 這款商品支持低代碼和零代碼操作，使客戶能夠以更簡單、更快捷的方式進行操作。這樣可以降低客戶的學習成本，提高他們的使用體驗。 RPA自動化 精鯤超級自動化軟件技術服務 產品介紹來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據庫架構特點對比 數(shù)據庫架構特點對比 時間：2021-07-01 10:14:09 數(shù)據庫 數(shù)據系統(tǒng) 云數(shù)據庫 常見的幾種數(shù)據庫架構的從高可用性、讀寫性能、數(shù)據一致性及可擴展性幾個特點進行比較。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院 數(shù)據庫介紹來自：百科![]()
華為云計算 云知識 DAS 中表結構對比的操作 DAS中表結構對比的操作 時間：2021-05-31 18:02:55 數(shù)據庫 在結構方案界面，我們可以對比兩個庫內的表的表結構，并且可以選擇是否在對比之后進行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結構對比與同步任務； 步驟2 選擇基準庫與目標庫； 步驟3來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Serverless DLI 與自建Hadoop對比 Serverless DLI與自建Hadoop對比 時間：2020-09-03 15:43:59 DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口，線下應用可無縫平滑遷移上云，減少遷來自：百科
