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  • 基于深度學(xué)習(xí)遙感測(cè)量 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 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(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員
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    大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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  • 基于深度學(xué)習(xí)遙感測(cè)量 更多內(nèi)容
  • 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)
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    類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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    問題的情況而無(wú)法測(cè)量出結(jié)果。因此,基于業(yè)務(wù)報(bào)文自身的測(cè)量,對(duì)于測(cè)量速率、測(cè)量總量等都無(wú)法有效控制,被動(dòng)測(cè)量的方式在云網(wǎng)絡(luò)測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量效果將會(huì)十分不理想。 我們可以看出,云網(wǎng)絡(luò)測(cè)量想達(dá)到極好的測(cè)量效果,我們必須使用有可編程能力的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù),并且使用主動(dòng)測(cè)量來(lái)設(shè)計(jì)相關(guān)方案,從而實(shí)
    來(lái)自:百科
    企業(yè)。才揚(yáng)軟件自成立以來(lái),專注于SOA架構(gòu)的應(yīng)用整合,包括BPM、ESB、ECM和PORTAL等領(lǐng)域。經(jīng)過近10年的研發(fā)與實(shí)施,他們開發(fā)了基于OracleBPM/SOA/ECM的流程快速開發(fā)平臺(tái),并在多個(gè)大型集團(tuán)公司中成功實(shí)施,如上汽通用、北汽福田、比亞迪、聯(lián)合電子汽車、國(guó)藥、上
    來(lái)自:專題
    粒度授權(quán) 基因行業(yè) 基因數(shù)據(jù)處理 現(xiàn)在基因行業(yè)有很多基于Spark分布式框架的第三方分析庫(kù),如ADAM、Hail等 痛點(diǎn): •安裝ADAM、Hail等分析庫(kù)比較復(fù)雜 •每次新建集群都需要安裝一遍 優(yōu)勢(shì) 支持自定義鏡像 支持基于基礎(chǔ)鏡像打包ADAM、Hail等第三方分析庫(kù),直接上傳
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    圖3運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征,數(shù)據(jù)體量巨大,例如,全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)。數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù);在大體量的地理大數(shù)據(jù)中,通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉,是用戶非常關(guān)注的話題。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 時(shí)間:2020-12-02 11:19:20 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建人臉識(shí)別應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法;
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達(dá)式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達(dá)式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 時(shí)間:2021-01-11 14:35:43 相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)
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    理的任何物理或邏輯的對(duì)象,比如產(chǎn)線,樓層,設(shè)備,人等;實(shí)測(cè)點(diǎn)——來(lái)自物理采集設(shè)備/傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù),比如溫度傳感器上報(bào)的溫度讀數(shù)虛測(cè)點(diǎn)——基于實(shí)測(cè)點(diǎn)與特定的計(jì)算邏輯計(jì)算而得的指標(biāo) 立即學(xué)習(xí) 最新文章 炎炎夏日都要熱融化了,新冠疫苗又是如何安全高效到達(dá)各地的? IoT邊緣如何實(shí)現(xiàn)海量IoT數(shù)據(jù)就地處理
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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    斷整合服務(wù)資源、優(yōu)化政府服務(wù)品質(zhì),提高政府服務(wù)效能,推進(jìn)政府管理和社會(huì)治理模式創(chuàng)新。 統(tǒng)籌統(tǒng)建、協(xié)同共享 全面加強(qiáng)政府信息資源的有序匯聚、深度共享、關(guān)聯(lián)分析、高效利用,實(shí)現(xiàn)信息資源共享,統(tǒng)建統(tǒng)管和集中部署,提供跨層級(jí)、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務(wù)的協(xié)同服務(wù)。 銜接順暢、互通簡(jiǎn)單
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    如何基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布? 如何基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布? 部署(CodeArts Deploy)提供可視化、自動(dòng)化部署服務(wù)。提供豐富的部署步驟,有助于用戶制定標(biāo)準(zhǔn)的部署流程,降低部署成本,提升發(fā)布效率。 部署(CodeArts Deploy)提供可視化、自動(dòng)化部署服務(wù)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 時(shí)間:2020-12-02 11:11:48 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應(yīng)用,并管理該容器應(yīng)用的全生命周期的技能鍛煉,使用戶具備將云容器引擎應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中的能力。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)間:2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布??筛鶕?jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本(Cookie, Header, OS, Browser)。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布;
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