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華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)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：百科大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科
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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(chǔ)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(luò)基礎(chǔ)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![]()
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(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(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 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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(jié)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。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(wù)不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)來提取特征，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，上一層的輸出來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
開發(fā)工程師、程序員等可以像藝術(shù)家一樣創(chuàng)作創(chuàng)造。” 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts的初衷，集華為30多年來在研發(fā)上積累的經(jīng)驗、流程、方法，打造出一站式、全流程、安全可信的軟件開發(fā)生產(chǎn)線，開箱即用，從而將枯燥的開發(fā)工作變成煥發(fā)開發(fā)者激情與創(chuàng)造能力的過程。 官網(wǎng)學習通道：https://bbs.huaweicloud來自：百科![]()
容災系統(tǒng)不僅保護數(shù)據(jù)，更重要的目的在于保證業(yè)務(wù)的連續(xù)性；而數(shù)據(jù)備份系統(tǒng)只保護不同時間點版本數(shù)據(jù)的可恢復。一般首次備份為全量備份，所需的備份時間會比較長，而后續(xù)增量備份則在較短時間內(nèi)就可完成。 容災的最高等級可實現(xiàn)RPO=0；備份可設(shè)置一天最多24個不同時間點的自動備份策略，后續(xù)可將數(shù)據(jù)恢復至不同的備份點。 故障情況下來自：百科![]()
rknet（plan）、Zksync(plan)等在內(nèi)的主流公鏈和Layer2網(wǎng)絡(luò)等納入其中，全面滿足開發(fā)者的多鏈接入需求。為了予以用戶更流暢的體驗，華為云NES致力在全球范圍內(nèi)，擢升極速接入與響應(yīng)的服務(wù)能力，目前在亞太地區(qū)的節(jié)點響應(yīng)時延已降至100ms以下，仍處于業(yè)界領(lǐng)先地位。來自：百科![]()
云知識 ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 時間：2020-09-18 16:09:39 ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺，提供領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準確，同時減少人力投入。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 VPC與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別 VPC與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別 時間：2021-07-02 13:38:03 VPC 云服務(wù)器 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)：公有云上所有用戶共享公共網(wǎng)絡(luò)資源池，用戶之間未做邏輯隔離。用戶的內(nèi)網(wǎng)IP由系統(tǒng)統(tǒng)一分配，相同的內(nèi)網(wǎng)IP無法分配給不同用戶。 VPC：是在公來自：百科![]()
遜色，但支持更多的消息隊列功能。 以下從性能、數(shù)據(jù)可靠性、服務(wù)可用性、功能等方面給出具體的對比分析，供用戶選型參考。 性能 消息中間件的性能主要衡量吞吐量，Kafka的吞吐量比RabbitMQ要高出1~2個數(shù)量級，RabbitMQ的單機QPS在萬級別，Kafka的單機QPS能夠達到百萬級別。來自：百科![]()
NES與華為云更深度合作的開始。 未來，ONES、華為云CodeArts和AI的強強聯(lián)手將持續(xù)釋放無限潛力，將共同見證更高效、更智能的軟件開發(fā)流程不斷涌現(xiàn)。ONES 的精細化管理，華為云 CodeArts 的強大技術(shù)支持，與 AI 的創(chuàng)新驅(qū)動深度融合，不僅會提升軟件工具鏈的性能和效率，更將引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)展潮流。來自：百科![]()
開發(fā)者可利用平臺的數(shù)據(jù)集訓練自己的模型，或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓練平臺與推理服務(wù)平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓練環(huán)境提供標注樣本，支撐模型訓練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉庫，模型庫來自：其他![]()
云知識 CDN 和DNS的區(qū)別與聯(lián)系 CDN和DNS的區(qū)別與聯(lián)系 時間：2022-06-02 14:11:35 【CDN618大促活動專場】 現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)用戶很多不能理解CDN和DNS之間的關(guān)系，他們之間到底有什么區(qū)別。對于這兩者永遠處于模糊的概念。其實二者是相輔相成的，二者搭配起來能使網(wǎng)站更加安全，快速。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 嚴選商城與應(yīng)用市場的區(qū)別 嚴選商城與應(yīng)用市場的區(qū)別 時間：2020-12-17 18:47:49 銷售商品的區(qū)別： 應(yīng)用市場匯聚海量商品，既包括通用商品也包括嚴選商品。其中，通用商品是合作伙伴以標準商務(wù)、開放合作的模式加入云市場中的商品。云市場嚴選商城匯聚嚴選來自：云商店![]()
虛擬機與容器的區(qū)別 虛擬機與容器的區(qū)別 時間：2020-10-13 10:25:31 虛擬機（VM）就是用來模擬計算機系統(tǒng)的軟件，讓使用者可以在一臺計算機上運行看似多臺計算機的設(shè)備。在一些需要不同類型的硬件或操作系統(tǒng)上運行軟件的需求，虛擬機是一個好幫手，這樣就無需使用其他的硬件了來自：百科![]()
華為云計算 云知識 協(xié)同辦公與ERP的區(qū)別 協(xié)同辦公與ERP的區(qū)別 時間：2020-07-29 17:14:31 數(shù)字化辦公 協(xié)同辦公，以前叫辦公自動化，實質(zhì)是工作流以及文檔管理，幫助用戶實現(xiàn)信息資源共享，以及公文單據(jù)流轉(zhuǎn)、審核、簽批等行政事務(wù)的自動化處理，提高辦公效率。 企業(yè)資來自：百科
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