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  • 深度學習時序 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習時序 相關內(nèi)容
  • 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入雙向對偶系統(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、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學習時序 更多內(nèi)容
  • 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)絡基礎理論。 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。
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    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,尤其是計算視覺領域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要
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    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內(nèi)容與應用。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(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兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    主流時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 主流時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫?主流時序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼,包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運維等設計和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺???0倍以上的時序數(shù)據(jù)庫功能,提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計算等功能,最大程度減少研發(fā)和運維的復雜度。
    來自:專題
    、自動機器學習等領域。 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。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
    來自:百科
    幫助文檔 GaussDB 時序引擎 當前特性是實驗室特性,使用時請聯(lián)系華為工程師提供技術支持。 enable_tsdb 參數(shù)說明:是否開啟時序數(shù)據(jù)庫特性。 該參數(shù)屬于POSTMASTER類型參數(shù),請參考表1中對應設置方法進行設置。 取值范圍:布爾型 on:表示打開時序數(shù)據(jù)庫特性功能。 off:表示關閉時序數(shù)據(jù)庫特性功能。
    來自:專題
    TDengine時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢 TDengine時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢 TDengine時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢,如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫?核心代碼,包括集群功能全部開源。專為物聯(lián)網(wǎng)時序大數(shù)據(jù)設計和優(yōu)化的存儲計算引擎。TDengine核心為超高性能的時序數(shù)據(jù)庫,同時提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流
    來自:專題
    免費時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 免費時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫?免費的時序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼,包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運維等設計和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺???0倍以上的時序數(shù)據(jù)庫功能,提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計算等功能,最大程度減少研發(fā)和運維的復雜度。
    來自:專題
    時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口 時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口 是一款基于華為自研的計算存儲分離架構,兼容InfluxDB生態(tài)的云原生NoSQL時序數(shù)據(jù)庫。本文問您介紹influx場景的時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢、時序數(shù)據(jù)庫常見問題等內(nèi)容 產(chǎn)品詳情 立即使用 時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB
    來自:專題
    接口是一款采用計算存儲分離架構,兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時序數(shù)據(jù)庫。適用于運維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應用場景 GeminiDB Influx 接口 是一款采用計算存儲分離架構,兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時序數(shù)據(jù)庫。適用于運維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應用場景 產(chǎn)品詳情
    來自:專題
    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
    來自:百科
    云知識 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 時間:2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學院平臺;服務商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學習卡的操作比較簡單,但是同
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    物聯(lián)網(wǎng)學習入門 課程學習,動手實驗,技能認證,全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術 物聯(lián)網(wǎng)知識圖譜 在線課程 01 初學入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動手實驗 02 精心設計云上實驗,深度體驗云服務 精心設計云上實驗,深度體驗云服務 初學入門 初學入門
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    云安全 學習入門 學課程、做實驗、考認證,云安全知識一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識圖譜 在線課程 01 初學者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 初學者入門課程、開發(fā)者進階課程、合作伙伴賦能課程 動手實驗 02 動手實驗提供初級、中級在線實驗學習 動手實驗提供初級、中級在線實驗學習
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    提升教學質(zhì)量 提供全方位的教學管理 提高教學效率 RPA教學管理云平臺的深度集成華為數(shù)字機器人方案,為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動態(tài)的數(shù)字機器人理論學習與實驗實訓教學服務。通過該平臺,教師可以上傳課程資源,學生可以按順序學習,并參與模擬考試。同時,教師還可以發(fā)布實訓任務,學生提交實訓結
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    數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)以及時序數(shù)據(jù)的存儲和查詢應用。 產(chǎn)品優(yōu)勢 HBase原生接口:兼容原生HBase接口,架構高可用,存儲和計算分離保證高可靠,內(nèi)核深度優(yōu)化。 集成OpenTSDB:集成OpenTSDB來支持時序數(shù)據(jù)的高效存儲與查詢。對OpenTSDB源碼深度優(yōu)化,性能較之社區(qū)OpenTSDB版本提升30%+。
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