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本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音來自:專題用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場景: 本次實戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息,包括車主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過Spark組件的強(qiáng)大的分析能力,分析統(tǒng)計指定時間段內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務(wù)來自:百科角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自:專題種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入,對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測、音頻分割、文本分類等多個標(biāo)注來自:百科時習(xí)知作為華為旗下一款面向企業(yè)學(xué)習(xí)、培訓(xùn)、 知識管理 全場景學(xué)習(xí)平臺,秉承華為數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)秀實踐經(jīng)驗,致力于幫助每個組織迅速開辦安全可靠的數(shù)字化學(xué)堂。 在品牌方面,為了給用戶帶來更好地智能化、情感化的品牌感受,時習(xí)知確立了靈活、連接、開智的品牌調(diào)性,以及輕量、簡潔、高效、活力的設(shè)計語言。 在用戶來自:百科
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