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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(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(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容與應用。來自：百科![]()
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： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。來自：百科![]()
并實現(xiàn)售賣機的智能化運營，是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應用的完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術結合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設備上報數(shù)據(jù)進行分析預測的實際應用場景有一個了解。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![]()
華為云計算 云知識 上傳數(shù)據(jù)至 OBS 及授權給ModelArts使用 上傳數(shù)據(jù)至OBS及授權給ModelArts使用 時間：2020-11-26 15:12:04 本視頻主要為您介紹上傳數(shù)據(jù)至OBS及授權給ModelArts使用的操作教程指導。 步驟： 創(chuàng)建訪問密匙-通過OBS B來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向，云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心，學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理，數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和來自：百科![]()
凍結、解凍、釋放 GaussDB 數(shù)據(jù)庫實例資源時對業(yè)務的影響？ 1.資源凍結時： 資源將被限制訪問和使用，會導致您的業(yè)務中斷。例如實例被凍結時，會使得用戶無法再連接至數(shù)據(jù)庫。 包周期資源被凍結后，將被限制進行變更操作。 資源被凍結后，可以手動進行退訂/刪除。 2.資源解凍時：資源將被解除限制，用戶可以連接至數(shù)據(jù)庫。來自：專題![]()
否 指明與服務器的連接是長連接還是短連接。 Date string 否 OBS系統(tǒng)響應的時間。 ETag string 否 對象的base64編碼的128位MD5摘要。ETag是對象內容的唯一標識,可以通過該值識別對象內容是否有變化。比如上傳對象時ETag為A,下載對象時ETag為B來自：百科![]()
從客戶端上傳新數(shù)據(jù)。同一個對象的同一個多段上傳任務在上傳段時,上傳的順序對后續(xù)的合并操作沒有影響,也即支持多個段并發(fā)上傳。 段大小范圍是[100KB,5GB],但在進行合并段操作時,最后一個段的大小范圍為[0,5GB]。上傳的段的編號也有范圍限制,其范圍是[1,10000]。 該操作支持服務端加密功能來自：百科![]()
凍結、解凍、釋放GaussDB數(shù)據(jù)庫實例資源時對業(yè)務的影響？ 1.資源凍結時： 資源將被限制訪問和使用，會導致您的業(yè)務中斷。例如實例被凍結時，會使得用戶無法再連接至數(shù)據(jù)庫。 包周期資源被凍結后，將被限制進行變更操作。 資源被凍結后，可以手動進行退訂/刪除。 2.資源解凍時：資源將被解除限制，用戶可以連接至數(shù)據(jù)庫。來自：專題![]()
Service）是華為云提供的實時數(shù)據(jù)接入服務。它提供了靈活數(shù)據(jù)采集、高效數(shù)據(jù)傳輸、實時數(shù)據(jù)分發(fā)能力，讓您可以輕松構建基于實時數(shù)據(jù)的分析和應用。 當您計劃為車企提供駕駛習慣優(yōu)化增值服務，需要獲取駕駛員的駕駛行為時，可使用數(shù)據(jù)接入服務采集增量駕駛行為日志數(shù)據(jù)并上傳到華為云對象存儲服務，然后借助云上其他服務分析上傳的日志數(shù)據(jù)。來自：百科![]()
創(chuàng)建對象時,可以在HTTP請求中加入“x-obs-meta-”消息頭或以“x-obs-meta-”開頭的消息頭,用來加入自定義的元數(shù)據(jù),以便對對象進行自定義管理。當用戶獲取此對象或查詢此對象元數(shù)據(jù)時,加入的自定義元數(shù)據(jù)將會在返回消息的消息頭中出現(xiàn)。更多說明詳見對象自定義元數(shù)據(jù)介紹。來自：百科![]()
rs string header 否 初始化多段上傳任務時,可以在HTTP請求中加入“x-obs-persistent-headers”消息頭,用來加入一個或多個自定義的響應頭,當完成合并段操作后,用戶獲取此對象或查詢此對象元數(shù)據(jù)時,加入的自定義響應頭將會在返回消息的頭域中出現(xiàn)。來自：百科![]()
互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)、AI和數(shù)據(jù)挖掘等技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術和產(chǎn)品更是日新月異。 數(shù)據(jù)庫技術是數(shù)據(jù)庫管理的有效技術，研究如何對數(shù)據(jù)進行科學管理，從而為人們提供和共享的、安全的可靠的數(shù)據(jù)。本文先為大家介紹數(shù)據(jù)庫的四個基本概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期的計來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學練考，輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學練考，輕松Get新知識 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展，來自：專題
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