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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。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參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
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，都是通過深度神經網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
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容與應用。來自：百科![]()
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)平臺來自：百科![]()
、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)；深度神經網(wǎng)絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網(wǎng)絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 查詢目標文件夾quotaShowFsDirQuota 查詢目標文件夾quotaShowFsDirQuota 時間：2023-08-29 14:23:24 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 查詢目標文件夾quota 調試 您可以在API來自：百科![]()
華為云計算 云知識 刪除目標文件夾quotaDeleteFsDirQuota 刪除目標文件夾quotaDeleteFsDirQuota 時間：2023-08-29 14:21:17 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 刪除目標文件夾quota。 接口約束 只支持對空目錄進行刪除quota。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 創(chuàng)建目標文件夾quotaCreateFsDirQuota 創(chuàng)建目標文件夾quotaCreateFsDirQuota 時間：2023-08-29 14:19:01 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 創(chuàng)建目標文件夾quota。 接口約束 只支持對空目錄設置目錄quota。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：百科![]()
華為云計算 云知識 更新目標文件夾quotaUpdateFsDirQuota 更新目標文件夾quotaUpdateFsDirQuota 時間：2023-08-29 14:24:31 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 更新目標文件夾quota 調試 您可以在API來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 時間：2020-12-01 14:55:02 實驗指導用戶短時間內熟悉并利用云服務快速實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)的集成。 實驗目標與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD來自：百科![]()
支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(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。 自動學習 支持多來自：百科![]()
標注樣本集本身不計費，數(shù)據(jù)集存儲在 OBS 中，收取OBS的費用。建議您前往OBS服務，將數(shù)據(jù)集存儲的OBS路徑，刪除數(shù)據(jù)和OBS桶即可停止收費。 ModelArts自動學習所創(chuàng)建項目一直在扣費，如何停止計費？ 將所創(chuàng)建的自動學習作業(yè)刪除，即可停止計費。 解決方法：在所創(chuàng)建自動學習作業(yè)列表中，來自：專題![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理來自：專題![]()
編寫說明。 · customize_service.py依賴的py文件可以直接放model目錄下，推薦采用相對導入方式導入自定義包。 · customize_service.py依賴的其他文件可以直接放model目錄下，需要采用絕對路徑方式訪問。 模型包結構示例 TensorFlow模型包結構來自：專題
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