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  • 深度學習算法可視化 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 計算服務:讓算力釋放算法之美 計算服務:讓算力釋放算法之美 時間:2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務系列課程之計算服務。 通過當前市場上計算產品構成:通用計算、異構計算、專屬計算三種產品構成了解華為云計算服務的產品內容以及常見使用操作。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 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 時間:2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 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檢測率。 2)誤報率低,算法可過濾雨雪,樹木,飛鳥等干擾。 3)支持CD系列相機。
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  • 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    go語言逆向技術之---恢復函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術之---恢復函數(shù)名稱算法 時間:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時,通常都需要對程序做逆向分析,本文在沒有符號表的情況下,提出了一種恢復函數(shù)名稱的算法,方便對go語言二進制文件進行逆向分析,提升分析效率。
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  • 時間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎的開發(fā)者,提供機器學習深度學習算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓練,模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓練(訓練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務)。AI全流程開發(fā)支持公共資
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    視頻管理與應用平臺,利用人工智能和深度學習在視頻與 圖像識別 方面的應用,以機器輔助人力,提供AI視頻技術應急智能解決方案; 該方案充分發(fā)揮了芯峰深度學習算法與華為智能計算硬件的性能,通過邊緣計算實時秒級響應,以及通過華為云實現(xiàn)系統(tǒng)的快速布署、算法迭代以及穩(wěn)定運行,解決應急場站中的安全隱患。
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    華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.
    來自:百科
    。 創(chuàng)建算法 進入ModelArts控制臺,參考創(chuàng)建算法操作指導,創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時,需關注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參,需在“超參”設置中定義,可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索,用戶為算法設置算法搜索功能
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    企業(yè)主機安全 工作流程 管理控制臺 可視化的管理平臺 便于您集中下發(fā)配置信息 查看在同一區(qū)域內主機的防護狀態(tài)和檢測結果 可視化的管理平臺 便于您集中下發(fā)配置信息 查看在同一區(qū)域內主機的防護狀態(tài)和檢測結果 了解詳情 HSS 云端防護中心 使用AI、機器學習深度算法等技術分析主機中的各項安全風險。
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    云知識 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 時間:2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學院平臺;服務商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學習卡的操作比較簡單,但是同
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    來自:專題
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    或新產生數(shù)據(jù)中,進行預測、評價、或以可視化和報表的形式把數(shù)據(jù)中的高價值信息以精辟易懂的形式提供給決策人員,幫助其制定更加正確的商業(yè)策略。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)
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    云知識 使用MindSpore進行可視化調試調優(yōu) 使用MindSpore進行可視化調試調優(yōu) 時間:2020-12-01 14:34:35 快速入門MindSpore可視化調試調優(yōu),優(yōu)化模型效果。 實驗目標與基本要求 1.掌握MindSpore可視化調試調優(yōu)特性的使用方法 2.熟悉M
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    為管理人員及時處理提供依據(jù),減少火災隱患。 方案優(yōu)勢 1. 行業(yè)應用上算法開發(fā)經驗積累豐富:算法會自動利用相關先驗知識對深度學習模型的檢測結果進行判別,排除誤檢測,準確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術和先進的深度學習技術,可對廚房進行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進行定制化功能開
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    集訓練自己的模型,或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓練平臺與推理服務平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件,為訓練環(huán)境提供標注樣本,支撐模型訓練;算法庫是提供開箱可用的神經網絡算法倉庫,模型庫是存儲和管理各類型專用
    來自:其他
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