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算法和應(yīng)用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科
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機器學習中的傳統(tǒng)機器學習和深度學習都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練，再使用模型對新的數(shù)據(jù)進行推理和預測，因此數(shù)據(jù)是機器學習中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識別算法都會基于它進行訓練和驗證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0來自：百科![]()
類的水平。本課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(chǔ)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(luò)基礎(chǔ)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。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(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)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(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。來自：百科![]()
搭建到智能算法應(yīng)用，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(yīng)用的完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)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(shè)備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設(shè)備上報數(shù)據(jù)進行分析預測的實際應(yīng)用場景有一個了解。來自：百科![]()
BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機器學習算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機器學習算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 時間：2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長，應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
果不需要量化，則直接進行離線模型編譯生成離線模型。 量化方式分為數(shù)據(jù)偏移量化和無偏移量化，需要輸出量化度（Scale）和量化偏移（Offset）兩個參數(shù)。在數(shù)據(jù)量化過程中，指定無偏移量化時，數(shù)據(jù)都采用無偏移量化模式，計算出量化數(shù)據(jù)的量化度；如果指定數(shù)據(jù)偏移量化，則數(shù)據(jù)采用偏移模式來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Pod詳解-外部輸入 Pod詳解-外部輸入 時間：2021-06-30 19:08:06 Pod可以接收的外部輸入方式：環(huán)境變量、配置文件以及密鑰。 1.環(huán)境變量：使用簡單，但一旦變更后必須重啟容器。 Key-value自定義 From 配置文件（configmap）來自：百科![]()
準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 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，高效識別并預警不合規(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)風險。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。來自：百科![]()
準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 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，高效識別并預警不合規(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)風險。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。來自：百科![]()
道用戶的密碼，就應(yīng)該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù)，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組，用來自：專題![]()
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(wù)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![]()
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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，目前深度學習雖然可以在很多領(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
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