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- 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科全棧自研 GaussDB 基于鯤鵬生態(tài)，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)唯一能夠做到全棧自主可控的國(guó)產(chǎn)品牌。同時(shí)GaussDB能夠基于硬件優(yōu)勢(shì)在底層不斷進(jìn)行優(yōu)化，提升產(chǎn)品綜合性能。 GaussDB基于鯤鵬生態(tài)，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)唯一能夠做到全棧自主可控的國(guó)產(chǎn)品牌。同時(shí)GaussDB能夠基于硬件優(yōu)勢(shì)在底層不斷進(jìn)行優(yōu)化，提升產(chǎn)品綜合性能。來(lái)自：專(zhuān)題
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全棧自研 GaussDB基于鯤鵬生態(tài)，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)唯一能夠做到全棧自主可控的國(guó)產(chǎn)品牌。同時(shí)GaussDB能夠基于硬件優(yōu)勢(shì)在底層不斷進(jìn)行優(yōu)化，提升產(chǎn)品綜合性能。 GaussDB基于鯤鵬生態(tài)，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)唯一能夠做到全棧自主可控的國(guó)產(chǎn)品牌。同時(shí)GaussDB能夠基于硬件優(yōu)勢(shì)在底層不斷進(jìn)行優(yōu)化，提升產(chǎn)品綜合性能。來(lái)自：專(zhuān)題S等生態(tài)工具。有效保障用戶(hù)開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、優(yōu)化、監(jiān)控、遷移等日常工作需要。 全棧自研 GaussDB基于鯤鵬生態(tài)，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)唯一能夠做到全棧自主可控的國(guó)產(chǎn)品牌。同時(shí)GaussDB能夠基于硬件優(yōu)勢(shì)在底層不斷進(jìn)行優(yōu)化，提升產(chǎn)品綜合性能。 開(kāi)源生態(tài) GaussDB已經(jīng)支持開(kāi)源社區(qū)，并提供主備版版本下載。來(lái)自：專(zhuān)題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 新工科背景下，探索基于鯤鵬技術(shù)的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)課程群教學(xué)新模式 新工科背景下，探索基于鯤鵬技術(shù)的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)課程群教學(xué)新模式 時(shí)間：2021-04-27 15:52:59 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 面向新工科背景下的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)核心基礎(chǔ)課教學(xué)，探索鯤鵬處理器架構(gòu)融入計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)課程群教學(xué)的新模式。來(lái)自：百科![]()
所要求性能的過(guò)程，也稱(chēng)為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類(lèi)。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類(lèi)。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射來(lái)自：百科![]()
S等生態(tài)工具。有效保障用戶(hù)開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、優(yōu)化、監(jiān)控、遷移等日常工作需要。 全棧自研 GaussDB基于鯤鵬生態(tài)，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)唯一能夠做到全棧自主可控的國(guó)產(chǎn)品牌。同時(shí)GaussDB能夠基于硬件優(yōu)勢(shì)在底層不斷進(jìn)行優(yōu)化，提升產(chǎn)品綜合性能。 開(kāi)源生態(tài) GaussDB已經(jīng)支持開(kāi)源社區(qū)，并提供主備版版本下載。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于華為云鯤鵬 彈性云服務(wù)器 及軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線(xiàn)進(jìn)行開(kāi)發(fā) 基于華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器及軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線(xiàn)進(jìn)行開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-02 09:55:45 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)如何使用華為云CentOS系統(tǒng)的鯤鵬彈性 云服務(wù)器ECS 結(jié)合華為云軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線(xiàn)CodeArts進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)、編譯、測(cè)試。來(lái)自：百科![]()
本文介紹了【探索基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的石油煉化過(guò)程優(yōu)化方法】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)相關(guān)，助力開(kāi)發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來(lái)自：其他![]()
全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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Moderation 時(shí)間：2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，方便用戶(hù)對(duì)不合規(guī)信息快速處理，幫助用戶(hù)提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶(hù)快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè)，維護(hù)內(nèi)容安全。來(lái)自：百科![]()
優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群，快速識(shí)別敏感信息 在線(xiàn)商城 智能審核商家/用戶(hù)上傳圖像，高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、涉政敏感類(lèi)圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高來(lái)自：百科![]()
全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦來(lái)自：專(zhuān)題![]()
全棧自研 GaussDB基于鯤鵬生態(tài)，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)唯一能夠做到全棧自主可控的國(guó)產(chǎn)品牌。同時(shí)GaussDB能夠基于硬件優(yōu)勢(shì)在底層不斷進(jìn)行優(yōu)化，提升產(chǎn)品綜合性能。 GaussDB基于鯤鵬生態(tài)，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)唯一能夠做到全棧自主可控的國(guó)產(chǎn)品牌。同時(shí)GaussDB能夠基于硬件優(yōu)勢(shì)在底層不斷進(jìn)行優(yōu)化，提升產(chǎn)品綜合性能。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來(lái)自：百科![]()
證良好用戶(hù)體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫(kù)，及時(shí)識(shí)別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊(cè)昵稱(chēng)審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶(hù)注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核，過(guò)濾包含廣告、反動(dòng)、涉黃等內(nèi)容的用戶(hù)昵稱(chēng) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 海量詞庫(kù)來(lái)自：百科![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：?jiǎn)螐?a href=" http://www.cqfng.cn/product/image.html " target="_blank" style="text-decoration:underline;"> 圖像識(shí)別 速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場(chǎng)景： 電商評(píng)論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評(píng)論，智能識(shí)別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評(píng)論，保證良好用戶(hù)體驗(yàn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來(lái)自：百科
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