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- 可用特征降維 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(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)員來自：百科
- 可用特征降維 深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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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。來自：百科來自：百科
- 可用特征降維 深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(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。來自：百科![]()
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)模型都是需要來自：百科![]()
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)來自：百科![]()
、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)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 事務(wù)具有哪些特征 事務(wù)具有哪些特征 時(shí)間：2021-07-01 18:04:52 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 事務(wù)是用戶定義的數(shù)據(jù)操作系列，這些操作作為一個(gè)完整的工作單元執(zhí)行。具有以下幾點(diǎn)特征： 原子性(Atomicity)：事務(wù)是數(shù)據(jù)庫的邏輯工作單位，事務(wù)中的操作，要么都做，要么都不做。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 可用區(qū) 可用區(qū) 時(shí)間：2020-10-27 20:01:30 可用區(qū)是同一服務(wù)區(qū)內(nèi)，電力和網(wǎng)絡(luò)互相獨(dú)立的地理區(qū)域，一般是一個(gè)獨(dú)立的物理機(jī)房，這樣可以保證可用區(qū)的獨(dú)立性。 一個(gè)區(qū)域內(nèi)有多個(gè)可用區(qū)，一個(gè)可用區(qū)發(fā)生故障后不會(huì)影響同一區(qū)域內(nèi)的其它可用區(qū)，可用區(qū)之間通過內(nèi)網(wǎng)訪問。來自：百科![]()
云知識(shí) 什么是可用區(qū)，如何選擇可用區(qū) 什么是可用區(qū)，如何選擇可用區(qū) 時(shí)間：2021-03-23 15:22:55 什么是可用區(qū) 可用區(qū)是同一服務(wù)區(qū)內(nèi)，電力和網(wǎng)絡(luò)互相獨(dú)立的地理區(qū)域，一般是一個(gè)獨(dú)立的物理機(jī)房，這樣可以保證可用區(qū)的獨(dú)立性。 一個(gè)區(qū)域內(nèi)有多個(gè)可用區(qū)，一個(gè)可用區(qū)發(fā)生故障后不會(huì)影響同一區(qū)域內(nèi)下的其它可用區(qū)。來自：百科![]()
二進(jìn)制SCA檢測(cè)處理流程： 從檢測(cè)流程和方法中可以看出特征庫中保存的特征來源并沒有規(guī)定一定從二進(jìn)制文件中生成，而是只要滿足特征庫中的特征必須和二進(jìn)制中生成的特征要一致，因?yàn)橛?jì)算相似度時(shí)其中一個(gè)輸入的特征是從二進(jìn)制文件中提取到的。很明顯特征庫中特征來源無非就2條路徑：一條來自二進(jìn)制文件，另外一條那就是來自生成二進(jìn)制的源代碼。來自：百科![]()
created_at string 是 創(chuàng)建可用分區(qū)的時(shí)間標(biāo)簽。 id string 是 可用分區(qū)的UUID。 name string 是 可用分區(qū)的名稱。 updated_at string 是 修改可用分區(qū)的時(shí)間標(biāo)簽。 請(qǐng)求示例 示例 1 查詢可用AZ "GET /v2/{proje來自：百科![]()
如因業(yè)務(wù)高速發(fā)展，需要支撐高并發(fā)訪問；或出現(xiàn)因?yàn)榉?wù)器可用性問題導(dǎo)致故障等。 從實(shí)際出發(fā)，很多客戶面臨的痛點(diǎn)包括服務(wù)器單點(diǎn)故障、運(yùn)維工作復(fù)雜、難以應(yīng)對(duì)大并發(fā)訪問請(qǐng)求和用戶訪問體驗(yàn)不佳等問題。華為云網(wǎng)站高可用解決方案通過超高可用性能強(qiáng)、數(shù)據(jù)安全更可靠、按需擴(kuò)縮更靈活和降本增效更顯著等核心亮點(diǎn)來解決這些問題。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用特征 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用特征 時(shí)間：2021-07-20 11:38:37 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接：致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件；服務(wù)商：北京致遠(yuǎn)互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠(yuǎn)互聯(lián)《致遠(yuǎn)來自：云商店![]()
UGO等等。 人工智能分類下的服務(wù)包括： 實(shí)時(shí)語音識(shí)別 、 一句話識(shí)別 、錄音文件識(shí)別、 語音合成 、 圖像識(shí)別 Image 、文字識(shí)別 OCR 等等。 開發(fā)與運(yùn)維分類下的服務(wù)包括：軟件開發(fā)平臺(tái) DevCloud、代碼檢查 CodeCheck、 移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試 MobileAPPTest、 研發(fā)安全服務(wù) DevSecurity、應(yīng)用魔方來自：專題![]()
手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié)來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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)的整體流程來自：百科![]()
，減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富：算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別，排除誤檢測(cè)，準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開發(fā)：針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求，來自：云商店
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