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- 深度學(xué)習(xí)批量?jī)?yōu)化算法 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 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：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特來(lái)自：百科
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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)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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科算法和應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 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 華為云來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)批量?jī)?yōu)化算法 更多內(nèi)容
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從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科![]()
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![]()
值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(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)。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![]()
、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![]()
Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù)，包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。來(lái)自：百科![]()
。 2Q與LRU-2類(lèi)似，不同點(diǎn)在于將LRU-2算法中的訪問(wèn)歷史隊(duì)列改成了一個(gè)FIFO隊(duì)列，這里不再贅述。上面介紹了4個(gè)常用的緩存淘汰算法，實(shí)現(xiàn)起來(lái)也不是很復(fù)雜。當(dāng)然還有一些其他的算法，這里就不再介紹了，感興趣的朋友可以查找資料學(xué)習(xí)一下。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB調(diào)度算法有哪些 ELB調(diào)度算法有哪些 時(shí)間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 算法模型 ELB調(diào)度算法有輪詢(xún)、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢(xún) 權(quán)重：支持 算法策略：根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重，按來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間：2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法，是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)算法，且通過(guò)規(guī)?；钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被)檢測(cè)訓(xùn)練，賦予監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能檢測(cè)來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 公網(wǎng)接入-成本優(yōu)化相關(guān)介紹 公網(wǎng)接入-成本優(yōu)化相關(guān)介紹 時(shí)間：2021-03-25 16:03:29 云服務(wù)器 云計(jì)算 網(wǎng)絡(luò)安全 公網(wǎng)IP 公網(wǎng)帶寬使用量：根據(jù)業(yè)務(wù)公網(wǎng)帶寬使用量的多少，選擇合理的計(jì)費(fèi)模式。 主要支持如下幾種計(jì)費(fèi)模式： 1.帶寬計(jì)費(fèi)：按購(gòu)買(mǎi)帶寬大小和使用時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行收費(fèi)；來(lái)自：百科![]()
2、更智能：可實(shí)現(xiàn)對(duì)高空拋物的實(shí)時(shí)檢測(cè)和自動(dòng)告警，顯示落物軌跡并將相關(guān)視頻和圖像進(jìn)行保存 3、更精準(zhǔn)：通過(guò)深度學(xué)習(xí)等算法可克服日夜光照、水霧、陰影、飛鳥(niǎo)等影響 4、更人性：交互式操作，簡(jiǎn)單易懂，安裝方便 5、易擴(kuò)展：可隨需進(jìn)行算法升級(jí)和能力擴(kuò)展 6、范圍廣：可檢測(cè)大范圍的建筑物，即能檢測(cè)因建筑物過(guò)大而在監(jiān)控來(lái)自：云商店![]()
極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過(guò)“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶(hù)不需編寫(xiě)代碼即可完成自動(dòng)建模、一鍵部署。來(lái)自：百科![]()
AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來(lái)自：專(zhuān)題![]()
業(yè)。 漂浮物識(shí)別算法：對(duì)水面上出現(xiàn)的漂浮物（塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被等）進(jìn)行監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的上報(bào)監(jiān)測(cè)結(jié)果，并保存相關(guān)信息，方便事后查詢(xún)管理。 商品鏈接：排水口排水識(shí)別算法；倍特威視 華為好望商城 云市場(chǎng)商品 華為好望商城 排水口排水識(shí)別算法 基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物來(lái)自：云商店![]()
割接后，業(yè)務(wù)運(yùn)行穩(wěn)定性監(jiān)控： •關(guān)鍵KPI指標(biāo)確認(rèn) •每日健康巡檢 •實(shí)時(shí)性能監(jiān)控 優(yōu)化 •通過(guò)上云遷移過(guò)程優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，部署方式 •存儲(chǔ)優(yōu)化 •虛擬化平臺(tái)優(yōu)化 •OS優(yōu)化 •數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化 評(píng)估 根據(jù)業(yè)務(wù)運(yùn)行情況，遷移計(jì)劃書(shū)評(píng)估遷移完成結(jié)果。 •目標(biāo)性能基線 •性能基線比對(duì)（與遷移前比對(duì)） 驗(yàn)收 客戶(hù)簽署《業(yè)來(lái)自：百科
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