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- 深度學(xué)習(xí)實(shí)體命名提取 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科最新文章 Serverless 高速發(fā)展，華為云推出 FunctionGraph2.0 Serverless憑什么被譽(yù)為未來(lái)云計(jì)算范式？ 華為云眼中的Serverless，有啥不一樣？ “元戎”首席架構(gòu)師講述華為云Serverless進(jìn)階故事 華為云Serverless應(yīng)用中心，一鍵構(gòu)建AI繪圖應(yīng)用來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)實(shí)體命名提取 相關(guān)內(nèi)容
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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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科大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(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)實(shí)體命名提取 更多內(nèi)容
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從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(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) 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(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)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(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)：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(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) 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 14:31:06 數(shù)據(jù)庫(kù) 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系： 通過(guò)外鍵來(lái)體現(xiàn)； 決定實(shí)體之間是否是可識(shí)別的關(guān)系； 確定關(guān)系的基數(shù)屬于1:1, 1:n還是n:m。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)體間的關(guān)系 實(shí)體間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 11:14:58 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系是描述實(shí)體間如何發(fā)生關(guān)聯(lián)的。 比如一本書包括一個(gè)或多個(gè)章節(jié)，也可能不分章節(jié)。“包括”就是這兩個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系。 關(guān)系是有方向性的。關(guān)系的方向性意思是：“包括”這個(gè)關(guān)系，是書包括章節(jié)，而不是章節(jié)包括書。來(lái)自：百科![]()
通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度，可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度，可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 文本分析 通過(guò)關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘來(lái)自：專題![]()
一對(duì)多聯(lián)系：實(shí)體A中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體B中有n個(gè)實(shí)例（n≥0）與之關(guān)聯(lián)，而實(shí)體B中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體A中最多只有一個(gè)實(shí)例與之關(guān)聯(lián)。 記為 1:n。例如一個(gè)班級(jí)有n個(gè)學(xué)生組成。 多對(duì)多聯(lián)系：實(shí)體A中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體B中有n個(gè)實(shí)例（n≥0）與之關(guān)聯(lián)，而實(shí)體B中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體A中也有m個(gè)實(shí)例（m≥0）與之關(guān)聯(lián)。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間：2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn)，邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類： 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依賴于其他實(shí)體，可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent來(lái)自：百科![]()
外鍵 兩個(gè)實(shí)體發(fā)生關(guān)聯(lián)，一個(gè)實(shí)體的外鍵是另外一個(gè)實(shí)體的主鍵。 也可以把主鍵實(shí)體稱為父實(shí)體，擁有外鍵的實(shí)體稱為子實(shí)體。 4. 非鍵屬性 實(shí)體里面除主鍵和外鍵屬性外的其他屬性。 5. 派生屬性 一個(gè)字段可以被統(tǒng)計(jì)出來(lái)或者從其它字段推導(dǎo)出來(lái)的字段。 其中，主鍵是唯一能識(shí)別一個(gè)實(shí)例的屬性或來(lái)自：百科![]()
on參數(shù) 部署帶對(duì)象存儲(chǔ)卷 OBS 的有狀態(tài)工作負(fù)載:驗(yàn)證對(duì)象存儲(chǔ)的持久化存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象命名 下載對(duì)象:請(qǐng)求消息參數(shù) 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象命名 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象命名 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象命名 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象命名 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象命名 CREATE SCHEMA:參數(shù)說(shuō)明來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 建立物理化命名規(guī)范 建立物理化命名規(guī)范 時(shí)間：2021-06-02 14:44:17 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)物理化模型建設(shè)的過(guò)程中，要建立命名規(guī)范，對(duì)實(shí)體進(jìn)行物理化命名。命名要遵循以下要求： 1. 根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)物理特性進(jìn)行命名； 2. 名稱有效字符的范圍（避免使用非法字符出現(xiàn)在名稱中）；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 確定實(shí)體和屬性的方法 確定實(shí)體和屬性的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯模型建設(shè)中，確定實(shí)體和屬性的方法： 定義實(shí)體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。來(lái)自：百科![]()
怎么 圖片轉(zhuǎn)文字 將圖片中的文字提取出來(lái) 怎么將圖片中的文字提取出來(lái) 文字識(shí)別（Optical Character Recognition，簡(jiǎn)稱 OCR ）是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別成可編輯的文本格式，以JSON格式返回識(shí)別結(jié)果。 文字識(shí)別使用前必讀來(lái)自：專題![]()
03:04 圖片文字提取文字識(shí)別API使用指導(dǎo) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 使用API 圖片文字提取文字識(shí)別API使用指導(dǎo) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 01:59 圖片文字提取非支持的圖片類型報(bào)錯(cuò) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 圖片文字提取非支持的圖片類型報(bào)錯(cuò) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR來(lái)自：專題
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