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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
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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(chǔ)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(luò)基礎(chǔ)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(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(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![]()
華為云計算 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(jié)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)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(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 如何判斷是否被DDoS攻擊 如何判斷是否被DDoS攻擊 時間：2020-07-17 14:19:00 DDoS防御 DDoS的表現(xiàn)形式主要有兩種，一種為流量攻擊，主要是針對網(wǎng)絡(luò)帶寬的攻擊，即大量攻擊包導致網(wǎng)絡(luò)帶寬被阻塞，合法網(wǎng)絡(luò)包被虛假的攻擊包淹沒而無法到達主來自：百科![]()
華為云計算 云知識 如何判斷數(shù)據(jù)遷移任務(wù)可以停止 如何判斷數(shù)據(jù)遷移任務(wù)可以停止 時間：2021-03-23 18:54:26 通常，在業(yè)務(wù)割接完成后，為了防止源數(shù)據(jù)庫的操作繼續(xù)同步到目標數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)覆蓋問題，您可選擇結(jié)束遷移任務(wù)。結(jié)束之前您需要確認完成以下幾點： 1、請您確認來自：百科![]()
基于 MRS 分析車主駕駛行為 基于MRS分析車主駕駛行為 時間：2020-11-25 10:12:01 本視頻主要為您介紹基于MRS分析車主駕駛行為的操作教程指導。 場景描述： 目的： 了解MRS的基本功能，利用MRS服務(wù)的Spark組件，對車主的駕駛行為進行分析統(tǒng)計，得到用戶駕駛行為的分析結(jié)果。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間：2020-12-02 11:15:56 本實驗通過MRS服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1. 使用MRS服務(wù)Spark組件數(shù)據(jù)分析；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 如何判斷是否有必要使用 區(qū)塊鏈 如何判斷是否有必要使用區(qū)塊鏈 時間：2020-09-22 15:21:37 依次回答下列問題對確定區(qū)塊鏈技術(shù)是否適合項目有一定的幫助。 是否存在多方分享數(shù)據(jù)？ 一個完整可靠的共享記錄系統(tǒng)是否會使每個業(yè)務(wù)關(guān)系的參與者受益。 是否存在多方更新數(shù)據(jù)？來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于 MapReduce服務(wù) MRS分析車主駕駛行為 基于MapReduce服務(wù) MRS分析車主駕駛行為 時間：2024-05-20 14:46:19 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導 云搜索服務(wù) 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門來自：百科![]()
化UI測試功能編程。 2 目標檢測技術(shù)在隱私合規(guī)檢測領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學習中的目標檢測，主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學習算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進。在結(jié)構(gòu)上，F(xiàn)aster來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用DIS采集增量駕駛行為日志數(shù)據(jù)并上傳到 OBS 使用DIS采集增量駕駛行為日志數(shù)據(jù)并上傳到OBS 時間：2020-11-24 15:43:51 本視頻主要為您使用DIS采集增量駕駛行為日志數(shù)據(jù)并上傳到OBS的操作教程指導。 場景描述： DIS（Data Ingestion來自：百科![]()
區(qū)塊鏈應(yīng)用的判斷準則補充說明 上述流程給出了一個簡單易行的審視各類應(yīng)用是否適用于區(qū)塊鏈的基本方法,避免新接觸區(qū)塊鏈時在面臨陌生領(lǐng)域或全新行業(yè)進行區(qū)塊鏈應(yīng)用分析時無從下手。另外需要特別注意的是,上述五大判斷準則只作為判斷區(qū)塊鏈應(yīng)用的充分不必要條件,也就是說,如果滿足五大判斷準則就基本可以肯定應(yīng)用為區(qū)塊鏈應(yīng)用來自：專題
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