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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、高效的結構設計。 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)元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科
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客戶企業(yè)核心系統(tǒng)集群部署的需求。 2、裸金屬服務器使用的云硬盤類型有如下幾種： （1）普通IO：該類型云硬盤的最大IOPS為2200，適用于大容量、讀寫速率中等、事務性處理較少的應用場景，例如企業(yè)的日常辦公應用或者小型測試等。 （2）高IO：該類型云硬盤的最大IOPS可達5000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兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
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![]()
華為云計算 云知識 實體之間聯(lián)系的類型 實體之間聯(lián)系的類型 時間：2021-06-02 10:19:09 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實體之間的聯(lián)系通常分為三類： 一對一聯(lián)系： 實體A中的每個實例在實體B中之多有一個實例（也可以沒有）與之關聯(lián)，反之亦然。 記為 1:1。例如一個班級有一個班主任。來自：百科![]()
甚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參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 NoSQL的類型有哪些 NoSQL的類型有哪些 時間：2021-07-07 16:37:37 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 NoSQL 常見的NoSQL類型分為鍵值數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、 文檔數(shù)據(jù)庫 、列式數(shù)據(jù)庫4種。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院來自：百科![]()
檢查約束是對字段中的合法值的范圍進行的約束，比如儲蓄賬戶表中的余額不允許出現(xiàn)負值，那么可以在余額字段上增加一個檢查約束，確保余額字段的取值都是≥0的。 非空約束(NOT NULL) 如果當前字段從業(yè)務含義上說不應當出現(xiàn)空值或者未知數(shù)據(jù)的話，就可以增加NOTNULL 約束，保證插入的數(shù)據(jù)都是非空的數(shù)據(jù)。比如個人信息的身份證字段。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模來自：百科![]()
弱類型是指在某一種語言中不存在類型的概念。Python實際上是強類型的，也就是說它的變量都是有類型的。 左側的Python代碼，add函數(shù)可以接受數(shù)字類型的參數(shù)，也可以接受字符串類型的參數(shù)，雖然形式參數(shù) x 和 y 沒有標注類型，但實際上參數(shù)都是有類型的，如果調用add(“hello”, 1)就會出現(xiàn)類型錯誤。來自：百科![]()
2、了解機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐； 3、了解AutoML相關概念和前沿技術； 4、了解Vega的架構和算法及網(wǎng)絡人工智能平臺的使用方法； 5、了解電信領域業(yè)務的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術在電信領域中的應用； 6、了解網(wǎng)絡人工智能的在線課程體系及快速模型開發(fā)的技巧； 7、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
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