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- 深度學(xué)習(xí) 漢字結(jié)構(gòu)相似度 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí)，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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 漢字結(jié)構(gòu)相似度 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(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)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(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)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(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，可謂入門級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本次實(shí)踐使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提??；池化層通過(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度，同時(shí)還可來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 漢字結(jié)構(gòu)相似度 更多內(nèi)容
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方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度：計(jì)算相似性的常見(jiàn)方法（28種）是將一段二進(jìn)制代碼表示為向量或一組特征，使得類似的二進(jìn)制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應(yīng)用最多的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 Hash匹配相似度：對(duì)于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH來(lái)實(shí)現(xiàn)。來(lái)自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(guò)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(lái)自：百科![]()
為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。 聚類 聚類是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言 結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言 時(shí)間：2020-12-24 10:29:19 SQL（Structured Query Lanuage），即結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言，是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言，SQL是一種通用的、功能極強(qiáng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言。廣泛應(yīng)用于存取，查詢，升級(jí)，和管理來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu) Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu) 時(shí)間：2021-06-30 18:36:45 Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu)： 新鏡像是從 base 鏡像一層一層疊加生成的。每安裝一個(gè)軟件，就在現(xiàn)有鏡像的基礎(chǔ)上增加一層。 鏡像分層最大的一個(gè)好處就是共享資源。比如說(shuō)有多個(gè)鏡像都從相同的來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 DAS中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 時(shí)間：2021-05-31 18:02:55 數(shù)據(jù)庫(kù) 在結(jié)構(gòu)方案界面，我們可以對(duì)比兩個(gè)庫(kù)內(nèi)的表的表結(jié)構(gòu)，并且可以選擇是否在對(duì)比之后進(jìn)行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)對(duì)比與同步任務(wù)； 步驟2 選擇基準(zhǔn)庫(kù)與目標(biāo)庫(kù)； 步驟3來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索 （ Image Search ）基于深度學(xué)習(xí)與 圖像識(shí)別 技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開(kāi)放API（Application Programming I來(lái)自：百科![]()
2.1 大顆粒度檢測(cè)方法：根據(jù)源代碼文件的相似度來(lái)判斷屬于什么組件和版本；文件相似度可以基于hash的嚴(yán)格匹配方法，也可以根據(jù)文本相似度匹配方法；這種匹配方法的優(yōu)點(diǎn)是效率高，匹配速度極快，確定是也很明顯，基于hash的容易漏報(bào)，基于文本相似度的準(zhǔn)確率低； 2.2 細(xì)顆粒度檢測(cè)方法：來(lái)自：百科![]()
。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 查詢表 · SELECT語(yǔ)句中禁用慎用通配符字段“*”。 使用通配符字段查詢表時(shí)，如果因業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)庫(kù)升級(jí)導(dǎo)致表結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，可能出現(xiàn)與業(yè)務(wù)語(yǔ)句不兼容的情況。 因此業(yè)務(wù)應(yīng)指明所需查詢的表字段名稱，避免使用通配符。 · 帶有LIMIT的查詢語(yǔ)句中必須帶有ORDER來(lái)自：專題![]()
息。 該場(chǎng)景能幫助您實(shí)現(xiàn)以下功能。 推薦好友、商品或資訊 通過(guò)好友關(guān)系、用戶畫(huà)像、行為相似性、商品相似性、資訊傳播路徑等，實(shí)現(xiàn)好友、商品或資訊的個(gè)性化推薦。 用戶分群 通過(guò)對(duì)用戶畫(huà)像、行為相似度或者好友關(guān)系等，進(jìn)行用戶分群，實(shí)現(xiàn)用戶群體分析管理。 異常行為分析 通過(guò)對(duì)用戶行為、伴來(lái)自：百科![]()
文字轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音 適用于哪些場(chǎng)景 智能問(wèn)答系統(tǒng) 通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度，可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度，可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 文本分析來(lái)自：專題
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