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  • 深度學(xué)習(xí)算法發(fā)展 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 存儲(chǔ)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì) 存儲(chǔ)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-05-25 15:55:17 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展中,分布式云存儲(chǔ)呈現(xiàn)快速的市場(chǎng)增長(zhǎng)趨勢(shì),有兩點(diǎn)原因驅(qū)動(dòng): 1. 云存儲(chǔ)從專有設(shè)備變?yōu)橥ㄓ迷O(shè)備,簡(jiǎn)單管理、低TCO,并支持大規(guī)模線性擴(kuò)展; 2. 新興業(yè)務(wù)
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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  • 深度學(xué)習(xí)算法發(fā)展 相關(guān)內(nèi)容
  • ,機(jī)載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合,有效支撐空管業(yè)務(wù)。 空管數(shù)據(jù)智能化,輔助業(yè)務(wù)決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合,基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法,面向智能化沖突管理、智能化空中交通流量管理、智能化規(guī)劃管理、智能化進(jìn)離場(chǎng)排序、智能化機(jī)場(chǎng)運(yùn)行等場(chǎng)景,輔助業(yè)務(wù)決策。 數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用,打造智慧化空管
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 微服務(wù)的發(fā)展 微服務(wù)的發(fā)展 時(shí)間:2021-07-01 14:16:39 微服務(wù):互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展以及傳統(tǒng)分布式、SOA架構(gòu)無法適應(yīng)快速的開發(fā)迭代等多重因素共同推動(dòng)下的產(chǎn)物。 微服務(wù)雛形:微服務(wù)架構(gòu)概念最早由Fred George在2012年的一次技術(shù)大會(huì)上所提出,拆分SOA服務(wù)實(shí)現(xiàn)解耦。
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  • 深度學(xué)習(xí)算法發(fā)展 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時(shí)間:2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 1971~1972:Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念,討論了規(guī)范化問題; 1974: Codd和Boyce共同提出了新范式,BCNF; 1976: Fagin提出了4NF;
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    GaussDB 發(fā)展 GaussDB發(fā)展 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),布局全球7大區(qū)域,1000+專業(yè)人才,10年+技術(shù)積淀,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。你了解GaussDB的發(fā)展史嗎? GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) ,又稱為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-05-25 15:50:38 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展,整體有3個(gè)趨勢(shì): 1. 閃存 從機(jī)械硬盤到閃存盤。性能100倍提升??傮w擁有成本降低。 2. 云化 從集中式架構(gòu)到分布式云化加過。從兩節(jié)點(diǎn)到數(shù)千節(jié)點(diǎn)。新業(yè)務(wù)上線由月到天。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù):讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù):讓算力釋放算法之美 時(shí)間:2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過當(dāng)前市場(chǎng)上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成:通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間:2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性: 1)超過百分之95檢測(cè)率。 2)誤報(bào)率低,算法可過濾雨雪,樹木,飛鳥等干擾。 3)支持CD系列相機(jī)。
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    0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn),加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。
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    go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時(shí)間:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)時(shí),通常都需要對(duì)程序做逆向分析,本文在沒有符號(hào)表的情況下,提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法,方便對(duì)go語言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析,提升分析效率。
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    華為云好望商城新型電警變道不打燈抓拍,利用人工智能AI智能算法在攝像機(jī)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)檢測(cè)抓拍變道不打燈違法行為。 商品介紹 變道不打燈抓拍算法的基本原理是采用深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)路口場(chǎng)景中所有出現(xiàn)的車輛進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)與跟蹤。當(dāng)根據(jù)車輛的運(yùn)行路線檢測(cè)到車輛存在變道行為時(shí),運(yùn)用基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)小目標(biāo)檢測(cè)算法定位車輛轉(zhuǎn)向燈位置,進(jìn)
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    云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB發(fā)展計(jì)劃 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB發(fā)展計(jì)劃 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù),又稱為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。關(guān)于GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)知多少呢? GaussDB數(shù)據(jù)
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    控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間:2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序,云化,分布式,多模處理是未來主要趨勢(shì)。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是:芯片/介質(zhì)、操
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 時(shí)間:2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù),是數(shù)據(jù)處理的中心問題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動(dòng)下,以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎(chǔ),發(fā)展為三個(gè)階段:人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。
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    區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè),算法采用機(jī)器視覺圖像感知技術(shù),通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)人員的精確檢測(cè)跟蹤,實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)。 商品介紹 針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè),算法采用機(jī)器視覺圖像感知技術(shù),通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)人員的精確檢測(cè)、
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    2、更智能:可實(shí)現(xiàn)對(duì)高空拋物的實(shí)時(shí)檢測(cè)和自動(dòng)告警,顯示落物軌跡并將相關(guān)視頻和圖像進(jìn)行保存 3、更精準(zhǔn):通過深度學(xué)習(xí)算法可克服日夜光照、水霧、陰影、飛鳥等影響 4、更人性:交互式操作,簡(jiǎn)單易懂,安裝方便 5、易擴(kuò)展:可隨需進(jìn)行算法升級(jí)和能力擴(kuò)展 6、范圍廣:可檢測(cè)大范圍的建筑物,即能檢測(cè)因建筑物過大而在監(jiān)控
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    。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái),參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo),創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí),需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對(duì)于用戶希望優(yōu)化的超參,需在“超參”設(shè)置中定義,可以給定名稱、類型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動(dòng)搜索,用戶為算法設(shè)置算法搜索功能
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    云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見問題 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見問題 時(shí)間:2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學(xué)院平臺(tái);服務(wù)商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單,但是同
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