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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(shù)字化來自：百科的深度學習。 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(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)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(jīng)元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科
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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(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內容與應用。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 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參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
用，并實現(xiàn)售賣機的智能化運營，是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應用的完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術結合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設備上報數(shù)據(jù)進行分析預測的實際應用場景有一個了解。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 好會計標準版對軟硬件的要求 好會計標準版對軟硬件的要求 時間：2021-05-08 15:57:41 云市場 嚴選商城 商品介紹 財務管理 商品鏈接：好會計；服務商：暢捷通信息技術股份有限公司 軟硬件要求 ◆ 軟件配置： 1、操作系統(tǒng)：無要求，Windows、MAC OS來自：云商店![]()
P1、P2v實例提供最大10Gb/s的網(wǎng)絡帶寬，單個裸金屬實例額外配備100GB IB網(wǎng)絡，最大限度滿足計算集群對于數(shù)據(jù)傳輸的要求 GPU Direct 支持GPU Direct技術，實現(xiàn)GPU之間的直接通信；搭載NvLink技術，使GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率提升5倍。數(shù)據(jù)傳輸實現(xiàn)高來自：專題![]()
、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(jīng)網(wǎng)絡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。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
云知識 Web應用解決方案對負載均衡有什么要求？ Web應用解決方案對負載均衡有什么要求？ 時間：2021-05-19 09:16:29 Web系統(tǒng)在負載均衡方面可以分為四層負載均衡和七層負載均衡，四層常見的有LVS。七層常見的有Nginx。HAProxy對四層及七層均支持。 四層來自：百科![]()
計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件 建議搭配使用 GPU加速云服務器 GA CS 云硬盤 EVS 虛擬私有云來自：專題![]()
，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件 建議搭配使用 GPU加速云服務器 GACS 云硬盤來自：專題![]()
可以根據(jù)您的需求隨時調整您的彈性云服務器規(guī)格。 云平臺提供了多種實例類型供您選擇，不同類型的實例可以提供不同的計算能力和存儲能力。同一實例類型下可以根據(jù)GPU和內存的配置選擇不同的實例規(guī)格。 立即購買 如何選擇GPU服務器配置？ 如何選擇GPU服務器配置？ GPU服務器配置要從內來自：專題![]()
算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件 圖形工作站 提供專業(yè)級CAD、視頻渲染、圖形處理所需的強大計算能力來自：百科![]()
傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對云平臺的要求有什么區(qū)別 傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對云平臺的要求有什么區(qū)別 時間：2021-05-28 10:04:30 鯤鵬 云計算 傳統(tǒng)行業(yè)市場和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)由于其行業(yè)的不同， 對于云平臺的要求也有不同。 傳統(tǒng)行業(yè)市場基于KVM技術構筑成熟、穩(wěn)定的IaaS平臺。 而來自：百科![]()
云知識 GPU加速云服務器的功能 GPU加速云服務器的功能 時間：2020-10-12 17:11:20 GPU加速云服務器（GPU Accelerated Cloud Server,GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學習，來自：百科![]()
科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 GPU云服務的優(yōu)勢 GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡 支持GPU Direct over RDMA，100G超高帶寬，來自：專題![]()
、安全的計算環(huán)境，確保您的服務持久穩(wěn)定運行。 彈性云服務器（Elastic Cloud Server, ECS）是由CPU、內存、鏡像、云硬盤組成的一種可隨時獲取、彈性可擴展的計算服務器，同時它結合虛擬私有云、虛擬防火墻、數(shù)據(jù)多副本保存等能力，為您打造一個高效、可靠、安全的計算環(huán)境，確保您的服務持久穩(wěn)定運行。來自：專題![]()
科學計算 科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件來自：專題
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