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  • 深度學(xué)習(xí) 實(shí)體提取 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特
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    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)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 深度學(xué)習(xí) 實(shí)體提取 相關(guān)內(nèi)容
  • 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。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)
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  • 深度學(xué)習(xí) 實(shí)體提取 更多內(nèi)容
  • 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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)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(jìn)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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(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。
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    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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(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)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    、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)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 確定實(shí)體實(shí)體之間的關(guān)系 確定實(shí)體實(shí)體之間的關(guān)系 時(shí)間:2021-06-02 14:31:06 數(shù)據(jù)庫 確定實(shí)體實(shí)體之間的關(guān)系: 通過外鍵來體現(xiàn); 決定實(shí)體之間是否是可識(shí)別的關(guān)系; 確定關(guān)系的基數(shù)屬于1:1, 1:n還是n:m。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)體間的關(guān)系 實(shí)體間的關(guān)系 時(shí)間:2021-06-02 11:14:58 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系是描述實(shí)體間如何發(fā)生關(guān)聯(lián)的。 比如一本書包括一個(gè)或多個(gè)章節(jié),也可能不分章節(jié)。“包括”就是這兩個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系。 關(guān)系是有方向性的。關(guān)系的方向性意思是:“包括”這個(gè)關(guān)系,是書包括章節(jié),而不是章節(jié)包括書。
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    一對(duì)多聯(lián)系:實(shí)體A中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體B中有n個(gè)實(shí)例(n≥0)與之關(guān)聯(lián),而實(shí)體B中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體A中最多只有一個(gè)實(shí)例與之關(guān)聯(lián)。 記為 1:n。例如一個(gè)班級(jí)有n個(gè)學(xué)生組成。 多對(duì)多聯(lián)系:實(shí)體A中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體B中有n個(gè)實(shí)例(n≥0)與之關(guān)聯(lián),而實(shí)體B中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體A中也有m個(gè)實(shí)例(m≥0)與之關(guān)聯(lián)。
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    云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn),邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類: 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實(shí)體,可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent
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    外鍵 兩個(gè)實(shí)體發(fā)生關(guān)聯(lián),一個(gè)實(shí)體的外鍵是另外一個(gè)實(shí)體的主鍵。 也可以把主鍵實(shí)體稱為父實(shí)體,擁有外鍵的實(shí)體稱為子實(shí)體。 4. 非鍵屬性 實(shí)體里面除主鍵和外鍵屬性外的其他屬性。 5. 派生屬性 一個(gè)字段可以被統(tǒng)計(jì)出來或者從其它字段推導(dǎo)出來的字段。 其中,主鍵是唯一能識(shí)別一個(gè)實(shí)例的屬性或
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 確定實(shí)體和屬性的方法 確定實(shí)體和屬性的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè)中,確定實(shí)體和屬性的方法: 定義實(shí)體的主鍵(PK); 定義部分非鍵屬性(Non-Key Attribute); 定義非唯一屬性組; 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 命名實(shí)體識(shí)別 命名實(shí)體識(shí)別 時(shí)間:2020-12-24 15:18:22 命名實(shí)體識(shí)別(Named Entity Recognition,NER),是指識(shí)別文本中具有特定意義的實(shí)體,主要包括人名、地名、機(jī)構(gòu)名、專有名詞等,以及時(shí)間、數(shù)量等文字。 自然語言處理服務(wù)(Natural
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 補(bǔ)充實(shí)體的非鍵值屬性 補(bǔ)充實(shí)體的非鍵值屬性 時(shí)間:2021-06-02 14:32:39 數(shù)據(jù)庫 補(bǔ)充實(shí)體的非鍵值屬性: 按照3NF的規(guī)則,判定添加的屬性是否符合3NF的設(shè)計(jì)原則; 如果新增屬性違反3NF,需要進(jìn)行實(shí)體拆分,確定新的實(shí)體和關(guān)系; 添加注釋。注釋
    來自:百科
    應(yīng)用開發(fā). 文字識(shí)別服務(wù)課程 通過本課程的學(xué)習(xí),了解文字識(shí)別的特性、解決方案等,并掌握其申請(qǐng)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(qǐng)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(qǐng)前往 了解更多
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    怎么 圖片轉(zhuǎn)文字 將圖片中的文字提取出來 怎么將圖片中的文字提取出來 文字識(shí)別(Optical Character Recognition,簡(jiǎn)稱 OCR )是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別成可編輯的文本格式,以JSON格式返回識(shí)別結(jié)果。 文字識(shí)別使用前必讀
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    03:04 圖片文字提取文字識(shí)別API使用指導(dǎo) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 使用API 圖片文字提取文字識(shí)別API使用指導(dǎo) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 01:59 圖片文字提取非支持的圖片類型報(bào)錯(cuò) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 圖片文字提取非支持的圖片類型報(bào)錯(cuò) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR
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    視頻 語音轉(zhuǎn)文字 免費(fèi)開放使用 視頻語音轉(zhuǎn)文字 免費(fèi)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(gòu)買 幫助文檔 視頻語音轉(zhuǎn)文字有多種使用場(chǎng)景 直播視頻音頻實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)字幕
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