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  • 深度學習 關系提取 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 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習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習 關系提取 相關內(nèi)容
  • 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、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學習 關系提取 更多內(nèi)容
  • 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(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 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(nèi)容與應用。
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    值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題,我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 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。
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    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
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    、自動機器學習等領域。 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。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
    來自:百科
    03:04 圖片文字提取文字識別API使用指導 圖片文字提取文字識別 OCR 使用API 圖片文字提取文字識別API使用指導 圖片文字提取文字識別 OCR 01:59 圖片文字提取非支持的圖片類型報錯 圖片文字提取文字識別 OCR 圖片文字提取非支持的圖片類型報錯 圖片文字提取文字識別 OCR
    來自:專題
    詳情。 由淺入深學習 您可以參考成長地圖,由淺入深學習使用OCR。 功能介紹 通過功能介紹章節(jié)的內(nèi)容,了解OCR不同類別的文字識別功能,包括通用類文字識別、證件類文字識別、票據(jù)類文字識別。 入門使用 OCR以開放API的方式提供給用戶,您可以參考《快速入門》學習并使用OCR服務。
    來自:專題
    應用開發(fā). 文字識別服務課程 通過本課程的學習,了解文字識別的特性、解決方案等,并掌握其申請和使用方法。 圖片文字提取工具的常見問題 圖片文字提取工具的常見問題 為您解答提取圖片文字的常見問題,更多問題答疑請前往 了解更多 為您解答提取圖片文字的常見問題,更多問題答疑請前往 了解更多
    來自:專題
    華為云計算 云知識 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學習關系型數(shù)據(jù)庫架構 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學習關系型數(shù)據(jù)庫架構 時間:2021-01-11 09:37:48 關系型數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時候,數(shù)據(jù)庫就采用一種很簡單的單機服務,在一臺專用的服務器上安裝數(shù)據(jù)庫軟件,對外提供數(shù)據(jù)
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    華為云計算 云知識 子類關系 子類關系 時間:2021-06-02 13:55:29 數(shù)據(jù)庫 子類關系(Subtype relationship)是子類實體和所屬父實體的關系。 其中,完全子類關系是指所屬父實體的每個實例都能夠與子類群的一個實體實例相關聯(lián)。 不完全子類關系是指所屬父實體的每個實例不一定都與子類群相關聯(lián)。
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    云知識 嵌套關系 嵌套關系 時間:2021-06-02 13:53:32 數(shù)據(jù)庫 嵌套關系(Recursive relationship)中,父實體和子實體為同一個實體,形成遞歸或者嵌套的關系。實體的主鍵也成為自身的外鍵。 如下圖中,構成自身層級關系的實體就會出現(xiàn)嵌套關系。部門有上
    來自:百科
    視頻 語音轉(zhuǎn)文字 免費開放使用 視頻語音轉(zhuǎn)文字 免費開放使用 如何快速提取視頻中的音頻轉(zhuǎn)文字?華為云提供一款在線工具,可以將視頻語音提取轉(zhuǎn)成文字。 如何快速提取視頻中的音頻轉(zhuǎn)文字?華為云提供一款在線工具,可以將視頻語音提取轉(zhuǎn)成文字。 立即購買 幫助文檔 視頻語音轉(zhuǎn)文字有多種使用場景 直播視頻音頻實時轉(zhuǎn)字幕
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    華為云計算 云知識 實體間的關系 實體間的關系 時間:2021-06-02 11:14:58 數(shù)據(jù)庫 關系是描述實體間如何發(fā)生關聯(lián)的。 比如一本書包括一個或多個章節(jié),也可能不分章節(jié)。“包括”就是這兩個實體之間的關系。 關系是有方向性的。關系的方向性意思是:“包括”這個關系,是書包括章節(jié),而不是章節(jié)包括書。
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    華為云計算 云知識 識別性關系 識別性關系 時間:2021-06-02 11:32:32 數(shù)據(jù)庫 識別性關系(Identifying relationship)有如下特點: 發(fā)生在獨立型實體和依賴型實體之間; 子實體的實例唯一性的識別與父實體相關聯(lián); 父實體的主鍵屬性成為子實體的主鍵屬性。
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    云知識 關系基數(shù)是什么 關系基數(shù)是什么 時間:2021-06-02 11:18:19 數(shù)據(jù)庫 關系基數(shù)(Cardinality)反映兩個或多個實體間關系的業(yè)務規(guī)則。 關系基數(shù)實際上就是在這里用特定的表示法來表達E-R方法里面的聯(lián)系這個概念,一對一,一對多,多對多。 在關系基數(shù)里面因為考慮到實際情況,存在0的可能性。
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    華為云計算 云知識 范式之間的關系 范式之間的關系 時間:2021-06-02 14:04:04 數(shù)據(jù)庫 滿足最低要求的叫第一范式,記為1NF。在第一范式滿足進一步要求的為第二范式,2NF。以此類推。 一個低一級范式的關系模式通過模式分解(Schema Decomposition
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    華為云計算 云知識 關系型和非關系型數(shù)據(jù)庫的市場分布 關系型和非關系型數(shù)據(jù)庫的市場分布 時間:2021-06-16 15:56:20 數(shù)據(jù)庫市場總體分為關系型、非關系型。 關系型數(shù)據(jù)庫是市場主力,占據(jù)80%以上市場空間。關系型數(shù)據(jù)庫又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的O
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