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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數字化來自：百科云知識 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，結合清華大學開源語音數據集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內容與應用。來自：百科
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的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經過數據增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。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)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
華為云云原生黃金課程01：云原生開學“第一課” 《云原生王者之路集訓營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學習技術公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術愛好者快速掌握云原生相關技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科![]()
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工作負載Deployment概述 工作負載Deployment概述 時間：2021-07-01 08:59:47 Deployment是一組不具有唯一標識的多個Pod的集合。它能夠： 1. 確保集群中有期望數量的Pod運行； 2. 提供多種升級策略以及一鍵回滾能力； 3. 提供暫停/恢復的能力。 典型的使用場景是：Web來自：百科![]()
工作負載DaemonSet概述 工作負載DaemonSet概述 時間：2021-07-01 09:48:24 DaemonSet（守護進程集）的功能包括： 1. 確保每一個節(jié)點或者期望的節(jié)點上運行一個Pod； 2. 新增節(jié)點時自動部署一個Pod； 3. 移除節(jié)點時自動刪除Pod。 它的典型使用場景包括：來自：百科![]()
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如批量計算，AI訓練任務等。 CronJob主要處理周期性或者重復性的任務： 1. 基于Crontab格式的時間調度； 2. 可以暫停/恢復CronJob。 CronJob的典型使用場景：周期性的數據分析服務；周期性的資源回收服務。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在????來自：百科![]()
或項目之間的權限隔離，如圖1所示。 U CS 權限類型 UCS權限管理是在IAM與Kubernetes的角色訪問控制（RBAC）的能力基礎上，打造的細粒度權限管理功能。支持UCS服務資源權限、集群中Kubernetes資源權限兩種維度的權限控制，這兩種權限針對的是不同類型的資源，在授權機制上也存在一些差異，具體如下：來自：專題
