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- 深度學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 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(chǎng)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
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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(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) 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) 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) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 用戶如何評(píng)價(jià)云市場(chǎng)商品 用戶如何評(píng)價(jià)云市場(chǎng)商品 時(shí)間：2021-03-19 18:17:56 云市場(chǎng) 用戶指南 本文為您介紹購買了華為云云市場(chǎng)商品之后，如何發(fā)布相關(guān)的評(píng)價(jià)。 1、登錄華為云云市場(chǎng)首頁。 2、單擊“買家中心”。 3、進(jìn)入我的云市場(chǎng)>已購買的服務(wù)頁面。來自：云商店![]()
額和訂單量信息。 評(píng)價(jià)管理 買家對(duì)購買的商品進(jìn)行評(píng)價(jià)后，服務(wù)商可在“賣家中心>評(píng)價(jià)管理”進(jìn)行回復(fù)操作。 操作步驟 1、進(jìn)入賣家中心頁面。 2、單擊左側(cè)導(dǎo)航的“交易管理 > 評(píng)價(jià)管理”，設(shè)置查詢條件。 3、選擇要回復(fù)的評(píng)價(jià)，單擊“回復(fù)”。 4、在評(píng)價(jià)詳情頁查看評(píng)價(jià)內(nèi)容，單擊“回復(fù)”。來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 時(shí)間：2020-12-24 15:45:23 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)（ OBS Standard）是OBS存儲(chǔ)類別的一種，訪問時(shí)延低，吞吐量高，適用于有大量熱點(diǎn)文件（平均一個(gè)月訪問多次）或小文件（小于1MB），且需要頻繁訪問數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，例如：大數(shù)據(jù)、移動(dòng)應(yīng)用、熱點(diǎn)視頻、社交圖片等。來自：百科![]()
力的基礎(chǔ)支撐保障。 2) 教師發(fā)展評(píng)價(jià)系統(tǒng) 對(duì)教師的綜合評(píng)價(jià)采取多種手段相結(jié)合，評(píng)價(jià)方法多樣化，而且將評(píng)價(jià)結(jié)果量化的方法。緊扣《教師專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)》，制定科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將自評(píng)與他評(píng)、終結(jié)性評(píng)價(jià)與形成性評(píng)價(jià)、業(yè)績性評(píng)價(jià)與發(fā)展性評(píng)價(jià)、定性與定量評(píng)價(jià)相結(jié)合，保證每個(gè)指標(biāo)都的客觀性、可操作性與科學(xué)性。來自：云商店![]()
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 時(shí)間：2020-11-17 17:59:37 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)(Business Data Standard，BDS）用于描述公司層面需共同遵守的數(shù)據(jù)含義和業(yè)務(wù)規(guī)則。其描述了公司層面對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)的共同理解，這些理解一旦確定下來，就應(yīng)作為企業(yè)層面的標(biāo)準(zhǔn)在企業(yè)內(nèi)被共同遵守。來自：百科![]()
云知識(shí) SFS的計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn) SFS的計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn) 時(shí)間：2021-07-02 09:41:19 彈性文件服務(wù)的計(jì)費(fèi)模式，包括按需、包年包月兩種計(jì)費(fèi)方式。 默認(rèn)為按需計(jì)費(fèi)模式。即創(chuàng)建文件系統(tǒng)免費(fèi)，按實(shí)際使用的存儲(chǔ)容量和時(shí)長收費(fèi)，以小時(shí)為單位，按每小時(shí)整點(diǎn)結(jié)算，不設(shè)最低消費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)算時(shí)，時(shí)長不足1小時(shí)的，按1小時(shí)計(jì)費(fèi)。來自：百科![]()
支持教師自評(píng)、互評(píng)、小組評(píng)、領(lǐng)導(dǎo)評(píng)等不同的評(píng)價(jià)方式，靈活設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)結(jié)果自動(dòng)分析匯總、一鍵推送至任課教師。管理員根據(jù)學(xué)校要求靈活設(shè)置評(píng)價(jià)時(shí)間、評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)指標(biāo)。學(xué)生通過電腦登錄平臺(tái)，根據(jù)要求完成針對(duì)老師的教師評(píng)價(jià)，一鍵提交即可。告別紙質(zhì)評(píng)價(jià)回收難、統(tǒng)計(jì)難、分析難問題。支持統(tǒng)計(jì)結(jié)果一鍵發(fā)布至老師。老師通過來自：云商店![]()
高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn) 高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn) 時(shí)間：2020-12-24 10:08:10 一種對(duì)稱分組密碼算法，由美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）于2001年11月26日發(fā)布，是對(duì)稱密鑰加密中最流行的算法之一。高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)算法從很多方面解決了令人擔(dān)憂的問題。實(shí)際上，攻擊 數(shù)據(jù)加密 標(biāo)準(zhǔn)的那些手段來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云專線收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn) 云專線收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn) 時(shí)間：2020-12-21 14:37:13 通過云專線建立本地?cái)?shù)據(jù)中心和云上VPC的專屬連接通道，您可以選擇標(biāo)準(zhǔn)專線方式接入（獨(dú)享端口），也可以選擇通過共享合作伙伴的托管專線接入（共享端口）。詳情以產(chǎn)品價(jià)格詳情頁：https://www來自：百科![]()
進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTor來自：百科![]()
00，擅長大規(guī)模視覺識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception score和FID等。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。來自：百科![]()
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