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- 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精 內(nèi)容精選 換一換
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1. 了解精益敏捷DevOps知識(shí)體系：內(nèi)容涵蓋精益、敏捷與DevOps的方法實(shí)踐知識(shí)體系 2. 理論結(jié)合實(shí)踐及工具落地：了解精益敏捷DevOps方法與實(shí)踐如何結(jié)合工具進(jìn)行良好落地 3. 深度學(xué)習(xí)DevOps轉(zhuǎn)型的策略：學(xué)習(xí)精益理論、Kanban體系、敏捷與DevOps、混沌工程來自：百科通過體系化的 大數(shù)據(jù)培訓(xùn) 課程，可以幫助您快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松了解大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用、什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)，我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開始，到華為大數(shù)據(jù)解決方案介紹，接著分享華為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例，大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)認(rèn)證指南，幫助您深度了解“大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”。來自：專題
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流程編排器調(diào)用框架管理器中模型管家，啟動(dòng)離線模型執(zhí)行器，將離線模型加載到昇騰AI處理器上，最后再通過整個(gè)軟件棧完成離線模型的執(zhí)行。從離線模型的誕生，到加載進(jìn)入昇騰AI處理器硬件，直至最后的功能運(yùn)行，離線框架管理器始終發(fā)揮著管理的作用。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展來自：百科主備架構(gòu)無法根本解決問題，那來看看主從式架構(gòu)。 部署模式和主備機(jī)模式相似，但備機(jī)上升為從機(jī)角色，也對(duì)外提供一定的數(shù)據(jù)服務(wù)。應(yīng)用程序可以通過讀寫分離方式分散壓力，優(yōu)點(diǎn)明顯，資源利用率提升，從機(jī)擴(kuò)展性靈活等，但缺點(diǎn)也同樣存在： 1、 數(shù)據(jù)延遲問題，數(shù)據(jù)同步到從機(jī)數(shù)據(jù)庫時(shí)會(huì)有延遲 2、 寫操作的性能壓力，還是集中在主機(jī)上來自：百科
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分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè)，準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝，還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)來自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。來自：百科![]()
本文介紹了【《深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通》】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
視頻編輯 （ Video Content Processing ）服務(wù)，基于對(duì)視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準(zhǔn)確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面來自：百科![]()
一句話識(shí)別 ：可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過處理，生成語音對(duì)應(yīng)的文字。 錄音文件識(shí)別：對(duì)于錄制的長(zhǎng)語音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)寫成文字，提供不同領(lǐng)域模型，具備良好的可擴(kuò)展性，支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語料進(jìn)行優(yōu)化，識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。來自：百科![]()
現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應(yīng)用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，從0開始，通過與環(huán)境的交互和試錯(cuò)，學(xué)會(huì)觀察世界、執(zhí)行動(dòng)作、合作與競(jìng)爭(zhēng)策略。每個(gè)AI智能體是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要包含如下步驟： 1、通過GPU分析場(chǎng)景特征（自己，視野內(nèi)隊(duì)友，敵人，來自：專題![]()
化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場(chǎng)景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 圖像識(shí)別 服務(wù)采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場(chǎng)景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 快速定制 行業(yè)定制來自：專題![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來自：百科![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
物理結(jié)構(gòu)，包括存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、存取方法、輸入方式等。程序員負(fù)擔(dān)非常重，非程序員無法使用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。 第二， 文件系統(tǒng)階段，這個(gè)時(shí)期大約從20世紀(jì)50年代后期到60年代中期，這個(gè)階段里數(shù)據(jù)組織成獨(dú)立的數(shù)據(jù)文件，按文件名訪問，按記錄進(jìn)行存取的方式進(jìn)行 數(shù)據(jù)管理 ，由文件系統(tǒng)提供文件打開、關(guān)閉、讀寫和存取。來自：百科![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
時(shí)間：2020-12-11 14:20:23 想學(xué)習(xí)當(dāng)下熱門的分布式消息系統(tǒng)Kafka？華為云專家傾囊相授，5節(jié)精編實(shí)戰(zhàn)課，帶你從零基礎(chǔ)入門到實(shí)戰(zhàn)操作，輕松玩轉(zhuǎn)Kafka。 課程簡(jiǎn)介 本期課程結(jié)合華為云分布式消息服務(wù)Kafka，從基礎(chǔ)原理入門到實(shí)踐操作，循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課，囊括創(chuàng)建t來自：百科![]()
（ModelArts）提供給開發(fā)者，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到算法開發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。 ModelArts特色功能如下所示： 1、 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練來自：專題![]()
景。 定制化服務(wù)：可定制特定垂直領(lǐng)域的語言層模型，可識(shí)別更多專有詞匯和行業(yè)術(shù)語，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。 一句話識(shí)別 可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過處理，生成語音對(duì)應(yīng)的文字，支持的語言包含中文普通話、方言。方言當(dāng)前支持四川話、粵語和上海話來自：專題![]()
內(nèi)容審核-視頻 VCM 內(nèi)容審核-視頻 VCM 音視頻內(nèi)容審核用于過濾違規(guī)內(nèi)容，支持從聲音、圖像、文本等多維度審核視頻，智能審查涉黃、涉恐、涉暴內(nèi)容，提升音視頻審核效率 音視頻內(nèi)容審核用于過濾違規(guī)內(nèi)容，支持從聲音、圖像、文本等多維度審核視頻，智能審查涉黃、涉恐、涉暴內(nèi)容，提升音視頻審核效率來自：產(chǎn)品![]()
布式緩存服務(wù)Redis，華為云專家傾囊相授，5節(jié)精編實(shí)戰(zhàn)課，帶你從入門到實(shí)戰(zhàn)輕松玩轉(zhuǎn)Redis。 課程簡(jiǎn)介 本期課程結(jié)合華為云分布式緩存服務(wù)Redis（D CS ），從入門到實(shí)踐應(yīng)用，循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課，囊括DCS入門、proxy集群和原生集群、大key熱key在線分來自：百科
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