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- 深度學(xué)習(xí) 冮方法 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
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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
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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。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點。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![]()
華為云計算 云知識 Graylog部署方法 Graylog部署方法 時間：2020-11-06 10:08:37 簡介 Graylog是一個開源的日志聚合、分析、審計、顯示和預(yù)警工具。Graylog完全基于JAVA代碼編寫，運行時需要依賴JDK。 配置流程 一、Ubuntu操作系統(tǒng)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法：新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法：新奧爾良方法 時間：2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫 1978年10月，來自三十多個國家的數(shù)據(jù)庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數(shù)據(jù)庫設(shè)計問題。 他們運用軟件工程的思想和方法，提出了數(shù)據(jù)庫設(shè)計的規(guī)范，這來自：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)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)治理 實施方法 數(shù)據(jù)治理實施方法 時間：2020-09-09 11:01:02 數(shù)據(jù)治理實施方法論按照數(shù)據(jù)治理成熟度評估->評估現(xiàn)狀、確定目標(biāo)、分析差距->計劃制定、計劃執(zhí)行->持續(xù)監(jiān)測度量演進的關(guān)鍵實施方法形成數(shù)據(jù)治理實施閉環(huán)流程。 圖1數(shù)據(jù)治理實施方法論 這也遵循了PD來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實體和屬性； 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系；來自：百科![]()
phone) print("電話號碼是 : ", num) 魔法方法 在感受完P(guān)ython的多線程和正則表達式后，更不能錯過這個神奇的東西——魔法方法，所謂魔法方法，是指在Python中，有一些內(nèi)置好的特定的方法，這些方法在進行特定的操作時會自動被調(diào)用，比如_init__：初始化函數(shù)來自：百科![]()
云知識 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 時間：2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡單，但是同來自：云商店![]()
物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門 課程學(xué)習(xí)，動手實驗，技能認證，全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動手實驗 02 精心設(shè)計云上實驗，深度體驗云服務(wù) 精心設(shè)計云上實驗，深度體驗云服務(wù) 初學(xué)入門 初學(xué)入門來自：專題![]()
云安全 學(xué)習(xí)入門 學(xué)課程、做實驗、考認證，云安全知識一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 動手實驗 02 動手實驗提供初級、中級在線實驗學(xué)習(xí) 動手實驗提供初級、中級在線實驗學(xué)習(xí)來自：專題![]()
和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了 GaussDB 的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前，需要了解操作系統(tǒng)知識，C/Java語言，熟悉C/Java的一種IDE與SQL語法。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV來自：百科
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