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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。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實際訓練中使用數(shù)據(jù)增強后的圖片能夠獲得更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)來自：百科
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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。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。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(nèi)容與應用。來自：百科![]()
為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。來自：百科![]()
并實現(xiàn)售賣機的智能化運營，是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應用的完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術結合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設備上報數(shù)據(jù)進行分析預測的實際應用場景有一個了解。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(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![]()
華為云計算 云知識 DDM 實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)由應用自己實現(xiàn)分片： 1. 應用邏輯復雜：由應用改寫SQL語句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應用同步調(diào)整，運維難度劇增；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設計的方法：新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫設計的方法：新奧爾良方法 時間：2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫 1978年10月，來自三十多個國家的數(shù)據(jù)庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數(shù)據(jù)庫設計問題。 他們運用軟件工程的思想和方法，提出了數(shù)據(jù)庫設計的規(guī)范，這來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)治理實施方法 數(shù)據(jù)治理實施方法 時間：2020-09-09 11:01:02 數(shù)據(jù)治理實施方法論按照數(shù)據(jù)治理成熟度評估->評估現(xiàn)狀、確定目標、分析差距->計劃制定、計劃執(zhí)行->持續(xù)監(jiān)測度量演進的關鍵實施方法形成數(shù)據(jù)治理實施閉環(huán)流程。 圖1數(shù)據(jù)治理實施方法論 這也遵循來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向，云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心，學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理，數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫登錄入口_華為 GaussDB 分布式數(shù)據(jù)庫免費領取 MySQL云數(shù)據(jù)庫 免費數(shù)據(jù)庫 關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應用 數(shù)據(jù)庫軟件免費版 云數(shù)據(jù)庫免費_云數(shù)據(jù)庫免費試用 MySQL數(shù)據(jù)庫免費嗎_MySQL數(shù)據(jù)庫 免費試用 MySQL數(shù)據(jù)庫入門 免費云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫有哪些 云數(shù)據(jù)庫和普通數(shù)據(jù)庫 免費數(shù)據(jù)庫服務器_免費數(shù)據(jù)庫有哪些來自：專題![]()
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DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫平滑擴容方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫平滑擴容方法 時間：2021-05-31 16:16:48 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)方式中，由應用自己實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫水平擴展： 1. 擴容時導致應用停機，業(yè)務中斷； 2. 必須自行開發(fā)工具進行數(shù)據(jù)遷移。 而DDM能實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫水平擴展，自動均衡數(shù)據(jù)： 1.來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 時間：2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫 需求調(diào)查的方法，包括但不限于： 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設計文檔，報告； 2. 和業(yè)務人員座談； 3. 問卷調(diào)查； 4. 采集樣本數(shù)據(jù)（如果條件允許）。 文中課程來自：百科![]()
數(shù)據(jù)治理的功能模塊 數(shù)據(jù)治理主要專注于如下模塊域： 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成用來完成數(shù)據(jù)入湖動作，不是簡單的數(shù)據(jù)搬家，而是按照一定的方法論進行數(shù)據(jù)備份。數(shù)據(jù)入湖的前提條件是滿足6項數(shù)據(jù)標準，包括：明確數(shù)據(jù)Owner、發(fā)布數(shù)據(jù)標準、定義數(shù)據(jù)密級、明確數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)質量評估、元數(shù)據(jù)注冊。此標準由數(shù)據(jù)代表在入湖來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學練考，輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)、AI和數(shù)據(jù)挖掘等技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術和產(chǎn)品更是日新月異。 數(shù)據(jù)庫技術是數(shù)據(jù)庫管理的有效技術，研究如何對數(shù)據(jù)進行科學管理，從而為人們提供和共享的、安全的可靠的數(shù)據(jù)。本文先為大家介紹數(shù)據(jù)庫的四個基本概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期的計來自：百科
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