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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 學習Python編程需要什么基礎：函數 學習Python編程需要什么基礎：函數 時間：2021-04-07 09:27:41 函數是一個能完成特定功能的代碼塊，可在程序中重復使用，減少程序的代碼量和提高程序的執(zhí)行效率。在python中函數定義語法如下： 返回值來自：百科![]()
了解 GaussDB數據庫 函數。 幫助文檔 GaussDB 函數類型解析 從系統表pg_proc中選擇所有可能被選到的函數。如果使用了一個不帶模式修飾的函數名稱，那么認為該函數是那些在當前搜索路徑中的函數。如果給出一個帶修飾的函數名，那么只考慮指定模式中的函數。 如果搜索路徑中找到了來自：專題![]()
FUNCTION:注意事項 API概覽 CREATE PROCEDURE:注意事項 快照同步函數 快照同步函數 快照同步函數 快照同步函數 “無限循環(huán)”觸發(fā)工作流如何處理？:場景1：觸發(fā)器源桶和函數執(zhí)行輸出目標桶是同一個桶的無限循環(huán) 如何將Mycat數據整庫遷移至 DDM :遷移策略來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實操指南 | 1 個動作，大幅降低企業(yè)數據不慎泄露后的損失 實操指南 | 1 個動作，大幅降低企業(yè)數據不慎泄露后的損失 時間：2022-11-24 17:13:38 協同辦公 文檔協同管理 文檔存儲管理 數字化辦公 企業(yè)內含有很多涉密的重要文檔，您是否考慮過以下問題：來自：云商店![]()
云數據庫 GaussDB函數 函數類型解析 從系統表pg_proc中選擇所有可能被選到的函數。如果使用了一個不帶模式修飾的函數名稱，那么認為該函數是那些在當前搜索路徑中的函數。如果給出一個帶修飾的函數名，那么只考慮指定模式中的函數。 如果搜索路徑中找到了多個不同參數類型的函數。將從中選擇一個合適的函數。來自：專題![]()
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Integer 函數執(zhí)行超時時間，超時函數將被強行停止，范圍3～900秒，可以通過白名單配置延長到12小時，具體可以咨詢華為云函數工作流服務進行配置 handler 是 String 函數執(zhí)行入口 規(guī)則：xx.xx，必須包含“. ” 舉例：對于node.js函數：myfunction來自：百科![]()
ID，獲取方式請參見獲取項目ID。 function_urn 是 String 函數的URN，詳細解釋見FunctionGraph函數模型的描述。 不允許刪除函數的latest版本，如要刪除整個函數（包含所有版本），提供不帶任何版本號/別名的urn，如： urn:fss:xxxx來自：百科![]()
接受首選類型的函數，則保留所有候選。如果只剩下一個候選項，則用之，否則繼續(xù)下一步。 函數是對一些業(yè)務邏輯的封裝，以完成特定的功能。函數可以有參數，也可以沒有參數。函數是有返回類型的，執(zhí)行完成后，會返回執(zhí)行結果。 對于系統函數，用戶可以進行修改，但是修改之后系統函數的語義可能會發(fā)生來自：專題![]()
力實現私有協議和函數的對接，滿足各類協議與復雜場景的性能壓測，企業(yè)可以靈活按需進行高并發(fā)測試，提前發(fā)現性能問題，保障產品上市質量。 8大特色壓測模型簡介 PerfTest沉淀了30年高并發(fā)測試工程方案與實踐，提供了浪涌（突發(fā)流量）、智能摸高（系統性能摸底）、震蕩（模擬高低峰）、T來自：專題![]()
自動彈性伸縮函數實例，并發(fā)變高時，會分配更多的函數實例來處理請求，并發(fā)減少時，相應的實例也會變少。 用戶函數實例數=用戶函數并發(fā)數/該函數的單實例并發(fā)數。 用戶函數并發(fā)數：指某一刻該函數同時執(zhí)行的請求數。 該函數的單實例并發(fā)數：指單個實例最多允許的函數并發(fā)數，即函數并發(fā)配置界面的“單實例并發(fā)數”。來自：專題
