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  • 深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化方式 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。
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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)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化方式 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應(yīng)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(lái)智能世界,數(shù)字化
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    云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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  • 深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化方式 更多內(nèi)容
  • 深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開(kāi)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(kāi)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融合場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)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)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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) 常見(jiàn)性能優(yōu)化工作場(chǎng)景有哪些 常見(jiàn)性能優(yōu)化工作場(chǎng)景有哪些 時(shí)間:2021-07-01 15:56:15 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能優(yōu)化工作一些場(chǎng)景: 1.上線優(yōu)化或未達(dá)到性能期望性能優(yōu)化; 2.響應(yīng)速度逐漸變慢系統(tǒng)優(yōu)化; 3.系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化(應(yīng)急處理);
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    88個(gè)值,取其中最大值作為計(jì)費(fèi)帶寬。帶寬費(fèi)用通常以Mbps為單位計(jì)費(fèi),用戶所需帶寬越大,費(fèi)用越高。 月結(jié)95峰值帶寬計(jì)費(fèi):在一個(gè)自然月內(nèi),將每個(gè)有效日所有峰值帶寬統(tǒng)計(jì)點(diǎn)進(jìn)行排序,去掉數(shù)值最高5%統(tǒng)計(jì)點(diǎn),取剩下數(shù)值最高統(tǒng)計(jì)點(diǎn)為計(jì)費(fèi)點(diǎn),再根據(jù)合同約定單價(jià)計(jì)費(fèi)。 日峰值
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)備份方式分類方法 常見(jiàn)備份方式分類方法 時(shí)間:2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫(kù)及備份內(nèi)容進(jìn)行分類。 1.根據(jù)備份數(shù)據(jù)集合范圍: 全量備份 差異備份 增量備份
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化實(shí)現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化實(shí)現(xiàn)手段 時(shí)間:2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計(jì)算 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見(jiàn)下表。 文中課程
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    多次去除帶寬峰值后帶寬值和實(shí)際使用時(shí)長(zhǎng)收費(fèi)。詳細(xì)計(jì)算方式見(jiàn)官網(wǎng)。 華為云公網(wǎng)線路接入了各大骨干運(yùn)營(yíng)商優(yōu)質(zhì)線路,不同地址會(huì)選擇不同接入線路來(lái)達(dá)到最優(yōu)訪問(wèn)效果。 接入可靠性:根據(jù)業(yè)務(wù)對(duì)連續(xù)性敏感程度,選擇合適公網(wǎng)接入方式 EIP服務(wù)公網(wǎng)接入方式分為動(dòng)態(tài)BGP和靜態(tài)
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    支持全局、單頁(yè)面、單獨(dú)文章及產(chǎn)品SEO設(shè)置,有效提升搜索引擎對(duì)網(wǎng)站收錄及排名。 30+超強(qiáng)營(yíng)銷工具和推廣方式,有效擴(kuò)大您業(yè)務(wù)客流量和訂單量。 10+熱門客服工具,包括愛(ài)番番,在線客服等,方便與您客戶實(shí)時(shí)互動(dòng)咨詢,快速提升詢盤率和成交轉(zhuǎn)化率,變流量為銷量。 支持全局、單頁(yè)面、單獨(dú)文章及產(chǎn)品SEO設(shè)
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    更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 云遷移基礎(chǔ) 本課程主要介紹什么是云遷移,上云遷移重要步驟,云遷移使用到工具,華為云遷移所提供專業(yè)服務(wù),以及華為云遷移成功案例分享。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob
    來(lái)自:百科
    Storage Service, OBS 命令行工具,您可以使用該工具對(duì)OBS進(jìn)行常用配置管理操作,如創(chuàng)建桶、上傳文件/文件夾、下載文件/文件夾、刪除文件/文件夾等。對(duì)于熟悉命令行程序用戶,obsutil是執(zhí)行批量處理、自動(dòng)化任務(wù)選擇。 obsutil適用于Window
    來(lái)自:百科
    份;建議使用場(chǎng)景:資源日常備份保護(hù),以便發(fā)生不可預(yù)見(jiàn)故障而造成數(shù)據(jù)丟失時(shí),能夠使用鄰近備份進(jìn)行恢復(fù)。 另外,用戶也可以根據(jù)業(yè)務(wù)情況將兩種方式混合使用。例如,根據(jù)數(shù)據(jù)重要程度不同,可以將所有的服務(wù)器/文件系統(tǒng)綁定至同一個(gè)存儲(chǔ)庫(kù),并將該存儲(chǔ)庫(kù)綁定到一個(gè)備份策略中進(jìn)行日常備份保
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    從高到低排序,然后把數(shù)值最高%5點(diǎn)去掉,剩下最高帶寬就是95計(jì)費(fèi)計(jì)費(fèi)值了。 計(jì)費(fèi)點(diǎn)數(shù)是8208個(gè)點(diǎn)。 有432個(gè)點(diǎn)不用計(jì)費(fèi),就是異常流量時(shí)間在432*5/60=36個(gè)小時(shí),即不超過(guò)1.5天異常大帶寬(流量),不影響本月計(jì)費(fèi)。 第四峰值計(jì)費(fèi),也就是每天最大值,然后 30 天從高到低排序,選第四高的那個(gè)作為本月的
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    唯一索引: 索引列中值必須是唯一,但是允許為空值。 主鍵索引: 是一種特殊唯一索引,不允許有空值。 組合索引: 在表中多個(gè)字段組合上創(chuàng)建索引,只有在查詢條件中使用了這些字段左邊字段時(shí),索引才會(huì)被使用。 全文索引: 主要用來(lái)查找文本中關(guān)鍵字,而不是直接與索引中值相比較。 文中課程
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    選擇“慢日志”頁(yè)簽,查看慢SQL語(yǔ)句詳細(xì)信息。慢日志功能支持查看指定執(zhí)行語(yǔ)句類型或時(shí)間段慢日志記錄。 如何進(jìn)行慢SQL優(yōu)化 本部分從SQL編寫(xiě)角度介紹慢SQL可進(jìn)行優(yōu)化。 1. 字段類型轉(zhuǎn)換導(dǎo)致不用索引,如字符串類型不用引號(hào),數(shù)字類型用引號(hào)等,這有可能會(huì)用不到索引導(dǎo)致全表被掃描。
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