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- 深度學(xué)習(xí) 1080性能對比 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：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，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
- 深度學(xué)習(xí) 1080性能對比 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) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，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(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，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
- 深度學(xué)習(xí) 1080性能對比 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。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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![]()
華為云計算 云知識 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) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(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![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)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![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：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![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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![]()
云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能怎么調(diào) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 性能怎么調(diào) 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負載能力，同時支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點的擴展能力，PB級海量存儲。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 如何進行性能調(diào)優(yōu)？來自：專題![]()
源利用率大幅提升，綜合分析成本降低50%。 同時通過高性能的計算存儲分離架構(gòu)，打破存算一體架構(gòu)并行計算的限制，最大化發(fā)揮對象存儲的高帶寬、高并發(fā)的特點，對數(shù)據(jù)訪問效率和并行計算深度優(yōu)化（元數(shù)據(jù)操作、寫入算法優(yōu)化等），實現(xiàn)性能提升。 4. MRS 支持自研CarbonData和自研超級調(diào)度器Superior來自：百科![]()
庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。關(guān)于GaussDB數(shù)據(jù)庫知多少呢？ GaussDB 數(shù)據(jù)庫性能統(tǒng)計 在數(shù)據(jù)庫運行過程中，會涉及到鎖的訪問、磁盤IO操作、無效消息的處理，這些操作都可能是數(shù)據(jù)庫的性能瓶頸，通過GaussDB提供的性能統(tǒng)計方法，可以方便定位性能問題。來自：專題![]()
stKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進的各種優(yōu)化技術(shù)，包括優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐；來自：百科![]()
防管理的效率，可以更及時的發(fā)現(xiàn)火災(zāi)隱情。 立即購買 煙火監(jiān)測產(chǎn)品 煙霧火焰檢測 煙霧火焰檢測算法適用于室內(nèi)、園區(qū)等低空場景， 采用自定義深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)及區(qū)域回歸算法，高效提取煙霧、明火火焰特征； 對低空場景中的煙霧火焰目標(biāo)進行檢測， 并定位目標(biāo)在畫面中的位置，進行及時有效的報警。 查看詳情來自：專題![]()
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(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、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。 層次模型和網(wǎng)狀模來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
這款商品支持低代碼和零代碼操作，使客戶能夠以更簡單、更快捷的方式進行操作。這樣可以降低客戶的學(xué)習(xí)成本，提高他們的使用體驗。 這款商品支持低代碼和零代碼操作，使客戶能夠以更簡單、更快捷的方式進行操作。這樣可以降低客戶的學(xué)習(xí)成本，提高他們的使用體驗。 RPA自動化 精鯤超級自動化軟件技術(shù)服務(wù) 產(chǎn)品介紹來自：專題![]()
GaussDB性能 GaussDB性能 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負載能力，同時支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點的擴展能力，PB級海量存儲。本文介紹GaussDB數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品性能。 云數(shù)據(jù)庫Ga來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)特點對比 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)特點對比 時間：2021-07-01 10:14:09 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 常見的幾種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的從高可用性、讀寫性能、數(shù)據(jù)一致性及可擴展性幾個特點進行比較。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹來自：百科![]()
華為云計算 云知識 DAS 中表結(jié)構(gòu)對比的操作 DAS中表結(jié)構(gòu)對比的操作 時間：2021-05-31 18:02:55 數(shù)據(jù)庫 在結(jié)構(gòu)方案界面，我們可以對比兩個庫內(nèi)的表的表結(jié)構(gòu)，并且可以選擇是否在對比之后進行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)對比與同步任務(wù)； 步驟2 選擇基準(zhǔn)庫與目標(biāo)庫； 步驟3來自：百科
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