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- 深度學(xué)習(xí)高光譜分類 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(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)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)高光譜分類 更多內(nèi)容
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)處理的基本方法。 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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)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(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)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(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(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(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
段。本賽題以深圳市茅州河為示范區(qū)，針對(duì)不同類別的監(jiān)測指標(biāo)，采集水質(zhì)高光譜數(shù)據(jù)和生化組分?jǐn)?shù)據(jù)，通過高光譜數(shù)據(jù)反演技術(shù)準(zhǔn)確分析水體葉綠素、懸浮物質(zhì)、有色溶解有機(jī)物CDOM等水質(zhì)指標(biāo)，基于生化傳感器檢測數(shù)據(jù)，研究高光譜數(shù)據(jù)反演方法，驗(yàn)證反演結(jié)果的精度。 【賽事簡介】 “華為云杯”2019來自：百科![]()
企業(yè)級(jí)服務(wù)器屬于高檔服務(wù)器，普遍可支持4至8個(gè)PIII Xeon（至強(qiáng)）或P4 Xeon（至強(qiáng)）處理器，擁有獨(dú)立的雙PCI通道和內(nèi)存擴(kuò)展板設(shè)計(jì)，具有高內(nèi)存帶寬，大容量熱插拔硬盤和熱插拔電源，具有超強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力。 按服務(wù)器的處理器架構(gòu)（也就是服務(wù)器CPU所采用的指令系統(tǒng)）劃分把服務(wù)器分為來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 灰度發(fā)布的分類 灰度發(fā)布的分類 時(shí)間：2021-07-01 11:39:05 灰度發(fā)布是指在生產(chǎn)環(huán)境上引一部分實(shí)際流量對(duì)一個(gè)新版本進(jìn)行測試，測試新版本的性能和表現(xiàn)，在保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，盡早發(fā)現(xiàn)新版本在實(shí)際環(huán)境上的問題。可以分為以下兩種類型： 1. 基于權(quán)重的灰度發(fā)布來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 堡壘機(jī) 的分類 堡壘機(jī)的分類 時(shí)間：2020-07-15 10:01:21 云審計(jì) 堡壘機(jī)，是應(yīng)用代理技術(shù)，對(duì)服務(wù)系統(tǒng)、應(yīng)用系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的遠(yuǎn)程管理，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維人員的身份認(rèn)證、登陸授權(quán)、事中操作監(jiān)控、售后直觀回放審計(jì)。堡壘機(jī)有以下分類 一、網(wǎng)關(guān)型堡壘機(jī) 網(wǎng)關(guān)型堡壘來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算常見的分類 云計(jì)算常見的分類 時(shí)間：2021-06-08 19:49:27 云計(jì)算 按服務(wù)的層級(jí)通常將云計(jì)算分為： 1、I層主要提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)類基礎(chǔ)服務(wù)，典型I層云服務(wù)，例如： 彈性云服務(wù)器 。 2、P層主要提供應(yīng)用運(yùn)行、開發(fā)環(huán)境和應(yīng)用開發(fā)組件，典型P層云服務(wù)，例如：數(shù)據(jù)庫服務(wù)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 系統(tǒng)函數(shù)的分類有哪些 系統(tǒng)函數(shù)的分類有哪些 時(shí)間：2021-07-01 23:27:28 數(shù)據(jù)庫 mysql 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL) 系統(tǒng)函數(shù)是對(duì)一些業(yè)務(wù)邏輯的封裝，以完成特定的功能。系統(tǒng)函數(shù)可以有參數(shù)，也可以沒有參數(shù)。系統(tǒng)函數(shù)執(zhí)行完成后會(huì)返回執(zhí)行結(jié)果。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDL如何進(jìn)行分類 DDL如何進(jìn)行分類 時(shí)間：2021-07-02 11:29:03 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL) DDL（Data Definition Language數(shù)據(jù)定義語言），用于定義或修改數(shù)據(jù)庫中的對(duì)象，主要分為來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見的備份方式分類方法 常見的備份方式分類方法 時(shí)間：2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內(nèi)容進(jìn)行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來自：百科![]()
綜合圖像、語音、文字、人臉等信息，標(biāo)簽識(shí)別更加準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序學(xué)習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，標(biāo)簽識(shí)別準(zhǔn)確度高 標(biāo)簽可定制 只需提供少量視頻與對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，便可以按需定制標(biāo)簽類別、層次體系 2.視頻推薦 基于對(duì)視頻的場景分類、人物識(shí)別、語音識(shí)別、文字識(shí)別等分析，形成層次化的分類標(biāo)簽，進(jìn)行個(gè)性化視頻推薦 優(yōu)勢(shì) 多維度識(shí)別來自：百科
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