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- 深度學(xué)習(xí)算法實踐代碼 內(nèi)容精選 換一換
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來自：云商店式的軟件開發(fā)平臺上，所有研發(fā)角色的效率都會得到新的提升。同時，低代碼和AI強強聯(lián)手，大幅提升開發(fā)效率，降低代碼開發(fā)門檻，讓AI普惠全民開發(fā)者。 應(yīng)用運行 AI賦能的應(yīng)用運行平臺，不僅僅是托管應(yīng)用程序，而且能夠主動學(xué)習(xí)、預(yù)測并適應(yīng)業(yè)務(wù)需求。 自適應(yīng)調(diào)優(yōu)：AI模型會分析行業(yè)知識庫、應(yīng)來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)算法實踐代碼 相關(guān)內(nèi)容
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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(fù)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。來自：百科需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)算法實踐代碼 更多內(nèi)容
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。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應(yīng)的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大，內(nèi)存占用高，算法延時長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS動手實踐 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐 時間：2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 API開放平臺建議實踐路徑 API開放平臺建議實踐路徑 時間：2021-03-12 10:16:11 api API開放平臺建議實踐路徑：第一階段：核心上云業(yè)務(wù)互通；第二階段：企業(yè)內(nèi)部全面融合；第三階段：合作伙伴協(xié)同、第三方應(yīng)用協(xié)同、業(yè)務(wù)創(chuàng)新。 第一階段：核心上云業(yè)務(wù)互通來自：百科![]()
華為云Astro輕應(yīng)用服務(wù)視頻 6:18 華為云Astro輕應(yīng)用服務(wù)視頻 教您在AstroZero中如何使用事件 華為云低代碼精選推薦 低代碼平臺Astro 低代碼開發(fā)平臺 低代碼平臺Astro 低代碼開發(fā)平臺好用嗎 微服務(wù)引擎CSE Nacos引擎 微服務(wù)平臺 Nacos注冊配置中心 云應(yīng)用引擎CAE來自：專題![]()
參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)所需物料進行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)來自：百科![]()
可以相互轉(zhuǎn)換。如開發(fā)階段代碼穩(wěn)定后，則會進入實驗階段，通過不斷嘗試調(diào)整超參來迭代模型；或在實驗階段，有一個可以優(yōu)化訓(xùn)練的性能的想法，則會回到開發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過程可見下圖。 開發(fā)階段：準(zhǔn)備并配置環(huán)境，調(diào)試代碼，使代碼能夠開始進行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調(diào)試。來自：專題![]()
企業(yè)成功 立即使用 幫助文檔 代碼檢查指南 代碼檢查API參考 代碼檢查指南 代碼檢查準(zhǔn)備工作 代碼檢查準(zhǔn)備工作：進入代碼檢查頁面>創(chuàng)建項目>創(chuàng)建代碼倉庫（針對Repo源碼源）>創(chuàng)建服務(wù)擴展點（針對通用Git、GitHub和碼云三種代碼源） 代碼檢查任務(wù)創(chuàng)建 包括：創(chuàng)建Repo源來自：專題![]()
支持發(fā)票基礎(chǔ)信息、車輛信息等多項字段自動識別和結(jié)構(gòu)化提取 簽名和蓋章自動檢測 支持合同簽名與蓋章區(qū)域檢測，提升合規(guī)審核效率 識別精度高 采用先進的深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化業(yè)務(wù)場景，文字識別精度高 3.醫(yī)療保險 自動識別醫(yī)療單據(jù)藥品明細、年齡、性別等關(guān)鍵字段并錄入系統(tǒng)，結(jié)合身份證、銀行卡OCR，快速完成保險理賠業(yè)務(wù)來自：百科![]()
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(nèi)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![]()
跨地域協(xié)同開發(fā) 在線代碼閱讀、修改和提交，隨時隨地，不受限制。 在線分支創(chuàng)建、切換、合并，多分支并行開發(fā)，效率高。 支持Git-LFS，大文件存儲無憂；支持在線Code Review，團隊協(xié)作利器。 基于代碼的統(tǒng)計分析 代碼倉庫提交信息統(tǒng)計。 代碼倉庫貢獻者計。 代碼語言統(tǒng)計。 代碼托管 CodeHub來自：百科
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