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- 認(rèn)識(shí)的高度 學(xué)習(xí)的深度 實(shí)踐的度 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 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(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科
- 認(rèn)識(shí)的高度 學(xué)習(xí)的深度 實(shí)踐的度 相關(guān)內(nèi)容
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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。來(lái)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(lái)自：百科
- 認(rèn)識(shí)的高度 學(xué)習(xí)的深度 實(shí)踐的度 更多內(nèi)容
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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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)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(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來(lái)自：百科![]()
至超越了人類的水平。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(guò)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來(lái)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 有狀態(tài)應(yīng)用&持久化存儲(chǔ)的最佳實(shí)踐 有狀態(tài)應(yīng)用&持久化存儲(chǔ)的最佳實(shí)踐 時(shí)間：2021-07-01 10:46:08 有狀態(tài)應(yīng)用&持久化存儲(chǔ)的最佳實(shí)踐如下圖所示： 1. 在StatefulSet中定義volumeClaimTemplates； 2. Statefu來(lái)自：百科![]()
網(wǎng)站安全的基礎(chǔ)，基礎(chǔ)都打不好，安全就是空談。所以請(qǐng)記住這句話——對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全來(lái)說(shuō)，HTTPS不是萬(wàn)能的，但沒(méi)有HTTPS是萬(wàn)萬(wàn)不能的! 所以全站部署SSL證書是很有必要的。以上是我們經(jīng)常見(jiàn)到部署證書的一些問(wèn)題，但是在這些似乎可以的認(rèn)識(shí)上我們一定要把握好，不然不單單是網(wǎng)站的可信度問(wèn)題來(lái)自：百科![]()
如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功？ 如果您在激活學(xué)習(xí)卡的過(guò)程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來(lái)您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái)，在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對(duì)應(yīng)的課程，證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒(méi)有看到學(xué)習(xí)卡成功激活的提示，也無(wú)法正常登錄，請(qǐng)重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打來(lái)自：云商店![]()
基于Kubernetes的容器自動(dòng)化部署最佳實(shí)踐 基于Kubernetes的容器自動(dòng)化部署最佳實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:27:55 本次實(shí)驗(yàn)將搭建一套基本功能完整的容器自動(dòng)化部署K8S系統(tǒng)，配置Docker鏡像庫(kù)，初始化各節(jié)點(diǎn)配置，實(shí)現(xiàn)具有nginx服務(wù)的容器服務(wù)部署，并進(jìn)行驗(yàn)證。來(lái)自：百科![]()
，把構(gòu)建分發(fā)到Agent實(shí)際執(zhí)行，監(jiān)視Agent的狀態(tài)。業(yè)務(wù)構(gòu)建發(fā)布的工作交給Agent進(jìn)行，即執(zhí)行Master分配的任務(wù)，并返回任務(wù)的進(jìn)度和結(jié)果。 本實(shí)踐采用Master加Agent模式，Master和Agent均為容器化安裝的方案，并使用在K8s集群實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)Agent。 Jenkins來(lái)自：專題![]()
本課程簡(jiǎn)單云市場(chǎng)基本概況，并重點(diǎn)介紹云市場(chǎng)嚴(yán)選模式的基本概念、嚴(yán)選商城優(yōu)勢(shì)及其關(guān)鍵流程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程，華為云生態(tài)的各個(gè)參與者可以對(duì)華為云市場(chǎng)的現(xiàn)狀有個(gè)基本的了解，知道云市場(chǎng)嚴(yán)選的推薦背景及關(guān)鍵流程，服務(wù)商伙伴和經(jīng)銷商伙伴可以通過(guò)加入到云市場(chǎng)嚴(yán)選模式享受到對(duì)應(yīng)的權(quán)益。 課程大綱 第1章 華為云云市場(chǎng)總體介紹來(lái)自：百科![]()
2. 華為面向IT資源運(yùn)營(yíng)的方法論； 3. 華為對(duì)未來(lái)政企IT服務(wù)發(fā)展方向的看法和實(shí)踐； 4. 華為云Stack 政企IT管理使能平臺(tái) ManageOne的開放性。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
開源代碼的基礎(chǔ)上做了比較大的改動(dòng)，主要原因有以下幾點(diǎn)： 節(jié)約成本，將注冊(cè)中心、數(shù)據(jù)庫(kù)替換成我們當(dāng)前正在使用的組件，因?yàn)檫@兩個(gè)依賴不是 Apollo 的核心依賴 繼承老配置中心強(qiáng) Schema 的優(yōu)點(diǎn) 保留回調(diào)確認(rèn)配置的流程，提前攔截錯(cuò)誤的配置，降低代碼處理異常配置的復(fù)雜度 通過(guò) spi 或環(huán)境變量的方式兼容存量老局點(diǎn)使用老配置中心的場(chǎng)景來(lái)自：百科![]()
資產(chǎn)核算是指在一定的財(cái)務(wù)周期，對(duì)企業(yè)擁有的房屋建筑物、機(jī)器設(shè)備、商標(biāo)權(quán)和專利權(quán)等資產(chǎn)的取得、折舊和處置的會(huì)計(jì)核算，反映企業(yè)固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)的增減變動(dòng)和價(jià)值分?jǐn)偦顒?dòng)。華為資產(chǎn)核算產(chǎn)品，支撐企業(yè)資產(chǎn)從獲取到處置全生命周期的管理和交易核算，在資產(chǎn)使用壽命內(nèi)遵循會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和稅法折舊的要求系統(tǒng)地計(jì)提資產(chǎn)折舊費(fèi)用。來(lái)自：百科
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