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- 基于深度學習的組合優(yōu)化器 內(nèi)容精選 換一換
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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科
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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(jié)構(gòu)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。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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 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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬彈性云服務器進行MySQL性能優(yōu)化 基于鯤鵬彈性云服務器進行MySQL性能優(yōu)化 時間：2020-12-01 11:11:00 該實驗旨在指導用戶短時間內(nèi)了解MySQL數(shù)據(jù)庫編譯流程及MySQL數(shù)據(jù)庫參數(shù)對性能的影響。 實驗目標與基本要求 本實驗目標是通來自：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 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 時間：2020-12-01 14:57:04 通過Mind Studio圖形化界面，體驗端到端的算子開發(fā)流程，包括算子工程創(chuàng)建，算子代碼實現(xiàn)、測試代碼實現(xiàn)以及測試。 實驗目標與基本要求 本實驗通過指導來自：百科![]()
通過虛擬私有云建立專屬的網(wǎng)絡環(huán)境，設置子網(wǎng)、安全組，并通過彈性公網(wǎng)IP實現(xiàn)與外網(wǎng)連接。 云手機 產(chǎn)品優(yōu)勢 底座強大 得益于華為強大的自研芯片和硬件服務器能力，華為云提供了業(yè)界首個基于鯤鵬服務器框架的云手機解決方案。專業(yè)級GPU硬件加速，運行大型游戲無壓力，手機不發(fā)燙，不擔心電量。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用（ACL） 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用（ACL） 時間：2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預處理/網(wǎng)絡模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應用開發(fā)過程，幫助您快速熟悉ACL這套計算加速庫。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構(gòu) Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構(gòu) 時間：2021-06-30 19:19:48 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構(gòu)如下圖所示： 文中課程 更多精彩課來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 時間：2021-07-01 15:56:15 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應用性能管理 性能優(yōu)化工作的一些場景： 1.上線優(yōu)化或未達到性能期望的性能優(yōu)化； 2.響應速度逐漸變慢的系統(tǒng)優(yōu)化； 3.系統(tǒng)運行過程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化（應急處理）；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務器介紹 內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務器介紹 時間：2020-03-28 16:51:27 云服務器 內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務器典型代表型號包括：M6型彈性云服務器、M3ne型彈性云服務器、M3型彈性云服務器、M2型彈性云服務器、M1型彈性云服務器 M6型彈性云服務器搭載第二代英特爾®來自：百科![]()
相信很多小伙伴體驗沙箱實驗《使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（初級）》后，對Python變成語言有了一個基礎的認知，掌握了Python基礎的語法和使用方式。它的魅力遠不止于此，在本文中，我們一起來感受和學習Python變成語言的正則表達式和多線程高級用法，以及神秘的魔法方法。話不多說，進入實驗，我們馬上體驗！來自：百科![]()
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