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- 深度學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn) 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)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)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(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)的典型模型：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)的應(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。來(lái)自：百科衡規(guī)劃，成為數(shù)據(jù)遷移的最大挑戰(zhàn)！ 上云遷移是一項(xiàng)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)的系統(tǒng)性工程,稍有不慎就會(huì)帶來(lái)不可預(yù)估的重大損失！ 上云遷移過(guò)程風(fēng)險(xiǎn) 較高的遷移成本 巨大的人力消耗 不可控的時(shí)間成本 價(jià)格昂貴的工具 復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景 各廠家服務(wù)器、存儲(chǔ)架構(gòu)獨(dú)立、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 不同的操作系統(tǒng)、虛擬化平臺(tái)、云平臺(tái)來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn) 相關(guān)內(nèi)容
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來(lái)自：百科數(shù)據(jù)創(chuàng)新的挑戰(zhàn) 企業(yè)內(nèi)部存在大量數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不共享、不流通，無(wú)法實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)創(chuàng)新； 數(shù)據(jù)的應(yīng)用還停留在數(shù)據(jù)分析報(bào)表階段，缺乏基于數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的解決方案。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) Web應(yīng)用面臨的安全挑戰(zhàn)有哪些？ Web應(yīng)用面臨的安全挑戰(zhàn)有哪些？ 時(shí)間：2021-05-19 08:56:56 隨著Web技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，也面臨著越來(lái)越多的安全挑戰(zhàn)。目前面臨的主要安全挑戰(zhàn)主要有2類(lèi)，即網(wǎng)頁(yè)仿冒和網(wǎng)頁(yè)篡改。 1. 網(wǎng)頁(yè)仿冒 根據(jù)國(guó)家計(jì)算來(lái)自：百科![]()
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)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、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)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(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(lái)自：百科![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(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)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)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，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來(lái)自：百科![]()
至超越了人類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)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(guò)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的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(mài)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融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
用戶(hù)量井噴，及對(duì)高清視頻的追求，網(wǎng)絡(luò)帶寬費(fèi)用急劇上升， CDN 費(fèi)用是視頻領(lǐng)域的主要支出之一。 流量突發(fā)高 視頻多元化業(yè)務(wù)興起，大規(guī)模和高并發(fā)訪問(wèn)時(shí)常出現(xiàn)，造成運(yùn)維復(fù)雜 用戶(hù)體驗(yàn)差 用戶(hù)觀看視頻的終端豐富多樣，需要滿(mǎn)足和適配不同的終端和觀看需求。 華為云快視頻，是華為云推出的一站式移動(dòng)視頻解來(lái)自：百科![]()
如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率 面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫(kù)，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量 如何建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系，并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理（糾偏，忽略等）。來(lái)自：百科![]()
、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)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 企業(yè)上云面臨的困惑 企業(yè)上云面臨的困惑 時(shí)間：2021-01-25 14:45:17 相信不少想做業(yè)務(wù)上云的企業(yè)都會(huì)面臨多多少少的困惑，企業(yè)遷移上云的困惑一般有以下: 1、企業(yè)IT人員沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)，不具備設(shè)計(jì)遷移上云、實(shí)施遷移的技術(shù)能力，不清楚怎么遷移; 2、企業(yè)來(lái)自：百科![]()
2、煙囪式發(fā)展，擴(kuò)容困難，缺乏彈性； 3、以磁盤(pán)為中心的計(jì)算造成巨大的計(jì)算瓶頸； 4、I/O 瓶頸導(dǎo)致延遲及CPU的低效利用； 5、傳統(tǒng)SAN機(jī)頭的瓶頸，包括傳輸帶寬的瓶頸、CPU處理能力的瓶頸， Cache的瓶頸、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的瓶頸。 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 云服務(wù)概念和價(jià)值來(lái)自：百科![]()
企業(yè)云化的挑戰(zhàn) 企業(yè)云化的挑戰(zhàn) 時(shí)間：2020-10-15 14:07:50 在企業(yè)云化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，隨著企業(yè)信息化的發(fā)展，往往在內(nèi)部同時(shí)存在多種不同廠商或不同類(lèi)型的云平臺(tái)。迫切需要一套統(tǒng)一的云管理平臺(tái)，對(duì)公司IT資源進(jìn)行優(yōu)化整合，實(shí)現(xiàn)多個(gè)云平臺(tái)的統(tǒng)一管理以及各類(lèi)資源和服務(wù)的全生命來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)存在的挑戰(zhàn) 傳統(tǒng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)存在的挑戰(zhàn) 時(shí)間：2020-09-11 14:29:24 隨著移動(dòng)化、大數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)化的轉(zhuǎn)型，基于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)部署的園區(qū)網(wǎng)絡(luò)存在越來(lái)越多的挑戰(zhàn)。 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)初期投資大。 部署效率低，影響業(yè)務(wù)開(kāi)通速度。 網(wǎng)絡(luò)管理復(fù)雜，運(yùn)維成本高，且效率低。來(lái)自：百科![]()
3、NUMA優(yōu)化 4、新挑戰(zhàn) 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解NUMA 架構(gòu)的特點(diǎn) 2、了解NUMA 的配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)的新挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的新挑戰(zhàn) 時(shí)間：2021-05-21 11:30:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的面臨的新挑戰(zhàn)主要來(lái)自高度可擴(kuò)展性和可伸縮性、數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣和異構(gòu)處理能力、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性要求以及大數(shù)據(jù)來(lái)臨這四個(gè)方面。 1、高度可擴(kuò)展性和可伸縮性來(lái)自：百科![]()
API網(wǎng)關(guān)（API Gateway）是為企業(yè)開(kāi)發(fā)者及合作伙伴提供的高性能、高可用、高安全的API托管服務(wù)， 幫助企業(yè)輕松構(gòu)建、管理和部署不同規(guī)模的API，簡(jiǎn)單、快速、低成本、低風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)現(xiàn)內(nèi)部系統(tǒng)集成、成熟業(yè)務(wù)能力開(kāi)放及業(yè)務(wù)能力變現(xiàn)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 創(chuàng)建浮動(dòng)IPNeutronCreateFloatingIp來(lái)自：百科
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