- 深度學(xué)習(xí)算法分析 內(nèi)容精選 換一換
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來的方向, 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維管理, 數(shù)據(jù)庫遷移 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)庫遷來自:百科軟件開發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試,零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識(shí) 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程,快速完成學(xué)習(xí)覆蓋,讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎(chǔ) Python語言進(jìn)階 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實(shí)戰(zhàn)來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)算法分析 相關(guān)內(nèi)容
-
運(yùn)維指標(biāo)智能分析 海量業(yè)務(wù)下,出現(xiàn)百種指標(biāo)監(jiān)控、KPI數(shù)據(jù)、調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關(guān)聯(lián)的運(yùn)維數(shù)據(jù),如何通過應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動(dòng)完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫,對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過AI智能算法分析各來自:百科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。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)算法分析 更多內(nèi)容
-
利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)檢測(cè)壓板投退狀態(tài)并實(shí)時(shí)反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供技術(shù)保障。 商品介紹 基于大規(guī)模壓板圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力,實(shí)現(xiàn)視頻畫面實(shí)時(shí)分析,通過深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)檢測(cè)各種壓板的狀態(tài)。 服務(wù)商簡(jiǎn)介來自:云商店一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書 一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書 職業(yè)認(rèn)證 專業(yè)認(rèn)證 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師 場(chǎng)景認(rèn)證 場(chǎng)景認(rèn)證 網(wǎng)站消費(fèi)者行為分析 ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群 網(wǎng)站消費(fèi)者行為分析 ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群來自:專題場(chǎng)景下使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS:云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí),用戶將對(duì)云硬盤形成系統(tǒng)的理解,掌握云硬盤的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程,對(duì)云硬盤有系統(tǒng)的了解,并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN :提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來自:專題準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快: 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來自:百科體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫,及時(shí)識(shí)別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊(cè)昵稱審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核,過濾包含廣告、反動(dòng)、涉黃等內(nèi)容的用戶昵稱 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高 海量詞庫 內(nèi)置海量詞庫,支持各種匹配規(guī)則來自:百科ModelArts支持應(yīng)用到圖像分類、物體檢測(cè)、視頻分析、 語音識(shí)別 、產(chǎn)品推薦、異常檢測(cè)等多種AI應(yīng)用場(chǎng)景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式來自:百科類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別來自:百科GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,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。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)算法詳細(xì)介紹
- 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典算法 | 遺傳算法詳解
- 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典算法 | 粒子群算法詳解
- 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典算法 | 蟻群算法解析
- 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-優(yōu)化算法詳解
- 智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
- 深度學(xué)習(xí) | 深度學(xué)習(xí)算法中英文對(duì)照表
- 深度學(xué)習(xí)算法中的集成學(xué)習(xí)(Ensemble Learning)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合
- 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典算法 | 模擬退火算法詳解
- 深度學(xué)習(xí)算法中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Deep Reinforcement Learning)