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  • 深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法 內(nèi)容精選 換一換
  • 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
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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
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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。
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    。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的,但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)
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  • 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)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。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。
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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。
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    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)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。
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    并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開(kāi)發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程,學(xué)員可以對(duì)設(shè)備接入IoT平臺(tái)上報(bào)數(shù)據(jù),基于AI對(duì)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景有一個(gè)了解。
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    、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)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時(shí)間:2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)分片: 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜:由應(yīng)用改寫(xiě)SQL語(yǔ)句,將SQL路由到不同的DB,并聚合結(jié)果; 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整,運(yùn)維難度劇增;
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法:新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法:新奧爾良方法 時(shí)間:2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 1978年10月,來(lái)自三十多個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家在美國(guó)新奧爾良市專(zhuān)門(mén)討論了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)問(wèn)題。 他們運(yùn)用軟件工程的思想和方法,提出了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的規(guī)范,這
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法 時(shí)間:2020-09-09 11:01:02 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論按照數(shù)據(jù)治理成熟度評(píng)估->評(píng)估現(xiàn)狀、確定目標(biāo)、分析差距->計(jì)劃制定、計(jì)劃執(zhí)行->持續(xù)監(jiān)測(cè)度量演進(jìn)的關(guān)鍵實(shí)施方法形成數(shù)據(jù)治理實(shí)施閉環(huán)流程。 圖1數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論 這也遵循
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來(lái)的方向,云數(shù)據(jù)庫(kù)是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維管理,數(shù)據(jù)庫(kù)遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景出具解決方案的能力。 課程簡(jiǎn)介 課程覆蓋了華為云對(duì)各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫(kù)遷移方案和
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    數(shù)據(jù)庫(kù)登錄入口_華為 GaussDB 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件免費(fèi)版 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)_云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)嗎_MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)入門(mén) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 云數(shù)據(jù)庫(kù)和普通數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器_免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些
    來(lái)自:專(zhuān)題
    備份類(lèi)型為“增強(qiáng)備份”。“增強(qiáng)備份”是云備份系統(tǒng)性能上的優(yōu)化,無(wú)需特殊的操作進(jìn)行啟用。云備份目前系統(tǒng)默認(rèn)創(chuàng)建的備份均為“增強(qiáng)備份”,已不會(huì)再創(chuàng)建“普通備份”。 使用“普通備份”恢復(fù)云服務(wù)器數(shù)據(jù)或創(chuàng)建鏡像時(shí),恢復(fù)耗時(shí)較長(zhǎng)。“增強(qiáng)備份”相較于“普通備份”,恢復(fù)云服務(wù)器數(shù)據(jù)和創(chuàng)建鏡像所
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    數(shù)據(jù)庫(kù)登錄入口_華為GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件免費(fèi)版 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)_云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)嗎_MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)入門(mén) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 云數(shù)據(jù)庫(kù)和普通數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器_免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 時(shí)間:2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求調(diào)查的方法,包括但不限于: 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)文檔,報(bào)告; 2. 和業(yè)務(wù)人員座談; 3. 問(wèn)卷調(diào)查; 4. 采集樣本數(shù)據(jù)(如果條件允許)。 文中課程
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    數(shù)據(jù)治理的功能模塊 數(shù)據(jù)治理主要專(zhuān)注于如下模塊域: 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成用來(lái)完成數(shù)據(jù)入湖動(dòng)作,不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)搬家,而是按照一定的方法論進(jìn)行數(shù)據(jù)備份。數(shù)據(jù)入湖的前提條件是滿足6項(xiàng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),包括:明確數(shù)據(jù)Owner、發(fā)布數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、定義數(shù)據(jù)密級(jí)、明確數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、元數(shù)據(jù)注冊(cè)。此標(biāo)準(zhǔn)由數(shù)據(jù)代表在入湖
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