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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。來自：百科來自：百科
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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(chǔ)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(luò)基礎(chǔ)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。來自：百科![]()
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(jié)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(guān)內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 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 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(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![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
工由于權(quán)限的限制，無法通過培訓平臺進行線上考試，所以在使用時習知之前防城港核電還采用傳統(tǒng)線下筆試的方式進行合作伙伴單位員工上崗前的基本安全考試。 但線下筆試存在著諸多不便： 第一、線下筆試準備工作麻煩?？荚囍?，防城港核電培訓部員工需要提前出題組卷，試題確認后，還得提前打印考試試來自：百科![]()
工由于權(quán)限的限制，無法通過培訓平臺進行線上考試，所以在使用時習知之前防城港核電還采用傳統(tǒng)線下筆試的方式進行合作伙伴單位員工上崗前的基本安全考試。 但線下筆試存在著諸多不便： 第一、線下筆試準備工作麻煩?？荚囍?，防城港核電培訓部員工需要提前出題組卷，試題確認后，還得提前打印考試試來自：百科![]()
工由于權(quán)限的限制，無法通過培訓平臺進行線上考試，所以在使用時習知之前防城港核電還采用傳統(tǒng)線下筆試的方式進行合作伙伴單位員工上崗前的基本安全考試。 但線下筆試存在著諸多不便： 01 線下筆試準備工作麻煩?？荚囍?，防城港核電培訓部員工需要提前出題組卷，試題確認后，還得提前打印考試試來自：百科![]()
GaussDB 產(chǎn)品與架構(gòu)： 筆試7%，實驗0% 2.GaussDB關(guān)鍵技術(shù)：筆試16%，實驗0% 3.高可用方案：筆試21%，實驗0% 4.備份恢復：筆試11%，實驗3% 5.數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化：筆試26%，實驗23% 6.故障處理及應急：筆試11%，實驗0% 7.數(shù)據(jù)庫項目實踐：筆試8%，實驗0%來自：專題![]()
GaussDB產(chǎn)品與架構(gòu)： 筆試7%，實驗0% 2.GaussDB關(guān)鍵技術(shù)：筆試16%，實驗0% 3.高可用方案：筆試21%，實驗0% 4.備份恢復：筆試11%，實驗3% 5.數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化：筆試26%，實驗23% 6.故障處理及應急：筆試11%，實驗0% 7.數(shù)據(jù)庫項目實踐：筆試8%，實驗0%來自：專題![]()
GaussDB產(chǎn)品與架構(gòu)： 筆試7%，實驗0% 2.GaussDB關(guān)鍵技術(shù)：筆試16%，實驗0% 3.高可用方案：筆試21%，實驗0% 4.備份恢復：筆試11%，實驗3% 5.數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化：筆試26%，實驗23% 6.故障處理及應急：筆試11%，實驗0% 7.數(shù)據(jù)庫項目實踐：筆試8%，實驗0%來自：專題![]()
該實驗旨在讓用戶體驗到CTF奪旗賽中MISC、Reverse、Crypto類型題目的做法和技巧。 實驗目標與基本要求 1.了解學習基礎(chǔ)MISC、Reverse、Crypto類題目的軟件和操作方法。 2. 學習MISC、Reverse、Crypto類題目的解題方法和思路。 3. 體驗CTF解題的樂趣和腦洞。來自：百科![]()
課程單元頁面 3、學習課程內(nèi)容 在課程單元頁面，選擇想要學習的課程單元，點擊【開始學習】，進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面，點擊左側(cè)的目錄，可以切換課程的章節(jié)；點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后，點擊來自：云商店![]()
了解教師參與教學的互動行為統(tǒng)計，如批閱作業(yè)數(shù)量，回帖數(shù)和發(fā)帖數(shù)等. 1.4.4.4 學生進度了解學生學習整體進度匯總信息。 如學生的首次學習時間、學習時長、學習進度、客觀練習完成、主觀練習完成、記錄筆記數(shù)、發(fā)帖數(shù)和回帖數(shù)等。 4.5 結(jié)課管理 4.5.1 成績考核設(shè)置 包含線上考核設(shè)置與綜合考核設(shè)置。來自：云商店![]()
點擊下方「常用文本」即可瀏覽使用。 03 根據(jù)標題推薦題目，貼心且快 輸入標題，即可智能推薦題目 有時候我們只知道要收什么主題的信息，但不知道具體涉及什么問題。 比如只知道要收疫情信息，要有哪些題目？ 金山表單幫你「推薦題目」 只需要輸入標題「防疫健康」，就能推薦防疫相關(guān)信息收集的題目：姓名、手機號、地址、健康碼收集、行程卡收集等來自：云商店
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