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- 深度學(xué)習(xí)從粗到細(xì)取特征 內(nèi)容精選 換一換
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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(kāi)始，通過(guò)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(guò)GPU分析場(chǎng)景特征（自己，視野內(nèi)隊(duì)友，敵人，小地圖等）輸入狀態(tài)信息（Learner）。來(lái)自：專(zhuān)題手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類(lèi) 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié)來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)從粗到細(xì)取特征 相關(guān)內(nèi)容
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新增系統(tǒng)函數(shù)，如：重復(fù)表分類(lèi)合計(jì)/分類(lèi)平均、重復(fù)表上一行/第一行/最后一行、重復(fù)表最大/最小/最早/最晚、重復(fù)表列不重、【Len】函數(shù)、取年/取月/取日/取星期幾/取日期/取時(shí)間/取整、用戶(hù)自定義函數(shù)等。極大增強(qiáng)了表單的業(yè)務(wù)計(jì)算處理能力，拓寬了應(yīng)用范圍。 ● 新增系統(tǒng)日期變量/組織變量，支持多組織對(duì)來(lái)自：云商店，減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富：算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別，排除誤檢測(cè)，準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶(hù)需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)發(fā)：針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求，來(lái)自：云商店
- 深度學(xué)習(xí)從粗到細(xì)取特征 更多內(nèi)容
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
它們還僅允許從HTTP服務(wù)器發(fā)送和接收請(qǐng)求的網(wǎng)頁(yè)的端口打開(kāi)或關(guān)閉。這就是為什么Web應(yīng)用程序防火墻可以有效防止SQL注入，會(huì)話劫持和跨站點(diǎn)腳本（XSS）等攻擊。 Web應(yīng)用防火墻 WAF 華為云Web應(yīng)用防火墻WAF對(duì)網(wǎng)站業(yè)務(wù)流量進(jìn)行多維度檢測(cè)和防護(hù),結(jié)合深度機(jī)器學(xué)習(xí)智能識(shí)別惡意請(qǐng)求特征和防御未知威脅來(lái)自：百科![]()
WAF面臨的挑戰(zhàn) WAF當(dāng)前需要應(yīng)對(duì)一個(gè)挑戰(zhàn)就是入侵檢測(cè)識(shí)別率的問(wèn)題，這個(gè)指標(biāo)不同的廠商都有不同的計(jì)算方式，并不是一個(gè)容易衡量的指標(biāo)。因?yàn)?span style='color:#C7000B'>從攻擊者的角度，攻擊是具有相當(dāng)?shù)碾[蔽性的，對(duì)于網(wǎng)頁(yè)掛馬、新型病毒的植入，Web應(yīng)用防火墻容易漏報(bào)誤報(bào)；對(duì)于從來(lái)沒(méi)有被發(fā)現(xiàn)過(guò)、未知的攻擊方式，只來(lái)自：百科![]()
一句話識(shí)別 ：可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以?xún)?nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶(hù)上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過(guò)處理，生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字。 錄音文件識(shí)別：對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)寫(xiě)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(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化，識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。來(lái)自：百科![]()
圖像搜索 （ Image Search ）：基于領(lǐng)先的深度學(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，幫助客戶(hù)從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像搜索服務(wù)介紹和基本操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，了解圖像搜索的特性、解決方案等，并掌握其申請(qǐng)和調(diào)用方法。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單，但是同來(lái)自：云商店![]()
圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開(kāi)發(fā)者學(xué)堂 華為官方云計(jì)算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺(tái)，致力于打造精品課程，在線實(shí)驗(yàn)，考試及認(rèn)證一站式云計(jì)算技術(shù)人才培訓(xùn)平臺(tái)，打造了“學(xué)、練、考、證”一站式學(xué)習(xí)與體驗(yàn)平臺(tái)，為用戶(hù)提供來(lái)自：百科![]()
Developer（正在開(kāi)發(fā)中，敬請(qǐng)期待） 在線課程 完成使命認(rèn)證即可免費(fèi)使用 《人人學(xué)IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識(shí)引入，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系，涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%的知識(shí)點(diǎn)，帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門(mén)到精通。 初學(xué)入門(mén)課程 《初識(shí)華為云IoT Studio》 IoT開(kāi)發(fā)者服務(wù)（IoT來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為 云安全 架構(gòu) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 真實(shí)環(huán)境實(shí)操體驗(yàn)，助你快速上手云安全操作 初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 該實(shí)驗(yàn)旨在讓用戶(hù)體驗(yàn)到CTF奪旗賽中MISC、Reverse、Crypto類(lèi)型題目的做法和技巧 MISC操作 | Reverse操作 | Crypto操作 通過(guò)靶場(chǎng)平臺(tái)演練增強(qiáng)安全攻防意識(shí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)內(nèi)部AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，對(duì)攝像機(jī)拍攝到的視頻畫(huà)面（支持夜視功能）進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，按照?qǐng)鼍耙?guī)定要求對(duì)畫(huà)面中是否有人員在禁止打手機(jī)場(chǎng)景下打手機(jī)的違章行為進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。帶有該算法的智能AI攝像機(jī)可部署到大量場(chǎng)景，為高壓室、動(dòng)力機(jī)房等工業(yè)領(lǐng)域中禁止打手機(jī)的環(huán)境提供安全保障。來(lái)自：云商店![]()
華為云安全架構(gòu) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 真實(shí)環(huán)境實(shí)操體驗(yàn)，助你快速上手云安全操作 初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 該實(shí)驗(yàn)旨在讓用戶(hù)體驗(yàn)到CTF奪旗賽中MISC、Reverse、Crypto類(lèi)型題目的做法和技巧 MISC操作 | Reverse操作 | Crypto操作 通過(guò)靶場(chǎng)平臺(tái)演練增強(qiáng)安全攻防意識(shí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
《基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 的自販機(jī)銷(xiāo)量分析》 在線課程 完成使命認(rèn)證即可免費(fèi)使用 《人人學(xué)IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識(shí)引入，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系，涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%的知識(shí)點(diǎn)，帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門(mén)到精通。 初學(xué)入門(mén)課程 《初識(shí)華為云IoT Studio》 IoT開(kāi)發(fā)者服務(wù)（IoT來(lái)自：專(zhuān)題![]()
六、流量及事件統(tǒng)計(jì)信息：實(shí)時(shí)查看訪問(wèn)次數(shù)、安全事件的數(shù)量與類(lèi)型、詳細(xì)的日志信息。 七、掃描器爬蟲(chóng)防護(hù)：自定義掃描器與爬蟲(chóng)規(guī)則，用于阻斷非授權(quán)的網(wǎng)頁(yè)爬取行為，添加定制的惡意爬蟲(chóng)、掃描器特征，使爬蟲(chóng)防護(hù)更精準(zhǔn)。 八、黑白名單設(shè)置：添加始終攔截與始終放行的黑白名單IP，增加防御準(zhǔn)確性。 九、地理位置訪問(wèn)控制：可以來(lái)自：百科![]()
I技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，基于大規(guī)模工程機(jī)械車(chē)輛圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車(chē)輛的檢測(cè)，從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化，提高運(yùn)算效率，增強(qiáng)適用性，完成對(duì)工程車(chē)輛類(lèi)型的檢測(cè)，工程車(chē)輛智能檢測(cè)算法可檢測(cè)來(lái)自：云商店![]()
根據(jù)授權(quán)精細(xì)程度分為角色和策略 角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶(hù)的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等?；诓呗缘氖跈?quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶(hù)，推出的 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開(kāi)發(fā)能力，幫助用戶(hù)快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開(kāi)發(fā)成本的開(kāi)發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。來(lái)自：其他![]()
為什么要自定義算子 深度學(xué)習(xí)算法由一個(gè)個(gè)計(jì)算單元組成，我們稱(chēng)這些計(jì)算單元為算子（Operator，簡(jiǎn)稱(chēng)Op）。算子是一個(gè)函數(shù)空間到函數(shù)空間上的映射O：X→X；從廣義上講，對(duì)任何函數(shù)進(jìn)行某一項(xiàng)操作都可以認(rèn)為是一個(gè)算子。于我們而言，我們所開(kāi)發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計(jì)算函數(shù)。在Caf來(lái)自：百科
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