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- 深度學(xué)習(xí)需要的基礎(chǔ) 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：變量 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：變量 時(shí)間：2021-03-25 19:58:06 變量名必須是字母或_開頭，以雙下劃線開頭和結(jié)尾的變量是python特殊方法的專用標(biāo)識，如__init__()代表類的構(gòu)造函數(shù)，供解釋器使用；來自：百科華為云計(jì)算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：文件 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：文件 時(shí)間：2021-03-25 20:05:33 文件是我們儲存信息的地方，我們經(jīng)常要對文件進(jìn)行讀、寫等操作 在Python中，我們可用Python提供的函數(shù)和方法方便地操作文件。 文中課程來自：百科
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返回值不是必須的，如果沒有return語句，則Python默認(rèn)返回值None； 函數(shù)的參數(shù)是函數(shù)與外部溝通的橋梁，它可接收外部傳遞過來的值；在函數(shù)內(nèi)部中給參數(shù)賦值不會影響調(diào)用者；在函數(shù)內(nèi)部修改可變類型的參數(shù)會影響到調(diào)用者。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????華為云學(xué)院來自：百科![]()
、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
句塊中的錯誤，從而讓except語句捕獲異常信息并處理。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???????????????華為云學(xué)院 微認(rèn)證：使用Python爬蟲抓取圖片 移動互聯(lián)，數(shù)據(jù)為王，本次微認(rèn)證指導(dǎo)您使用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲從海量信息中識別、提取和存儲有用的信息，來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
微認(rèn)證：使用Python爬蟲抓取圖片 移動互聯(lián)，數(shù)據(jù)為王，本次微認(rèn)證指導(dǎo)您使用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲從海量信息中識別、提取和存儲有用的信息，可用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析、素材收集等場景。?????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 時(shí)間：2021-03-25 19:55:10 Python支持的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型主要有如下幾種： 數(shù)字：如整型（123）、布爾型（True/False）、浮點(diǎn)型（1.23） 字符串（String）：如來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
點(diǎn)擊【結(jié)算】，在彈出的登錄驗(yàn)證框中輸入您的用戶名和密碼（見圖 1-4），點(diǎn)擊確定。如果您還沒有注冊賬號，請點(diǎn)擊【免費(fèi)注冊】進(jìn)行注冊。 圖 1- 4 登錄驗(yàn)證 4. 確認(rèn)訂單。確認(rèn)訂單后選擇配送方式。配送方式是發(fā)送電子激活碼到您的電子郵箱和手機(jī)。并可以在“使用優(yōu)惠碼”處輸入學(xué)?；蚶蠋熖峁?span style='color:#C7000B'>的優(yōu)惠碼來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 CBR中的基礎(chǔ)概念 CBR中的基礎(chǔ)概念 時(shí)間：2021-07-02 10:50:39 CBR中的常用基礎(chǔ)概念有： 1. 存儲庫 云備份使用存儲庫來存放備份，存儲庫分為備份存儲庫和復(fù)制存儲庫兩種。 2. 復(fù)制 復(fù)制是指將一個(gè)區(qū)域已經(jīng)生成的備份 數(shù)據(jù)復(fù)制 到另一個(gè)區(qū)域。來自：百科![]()
角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等?；诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
標(biāo)準(zhǔn)化的IT服務(wù)接口，實(shí)現(xiàn)面向利舊IT基礎(chǔ)設(shè)施的“融合”。 通過融合架構(gòu)，單廠家計(jì)算、存儲與網(wǎng)絡(luò)資源的垂直融合, 提供模塊化、一站式、高性能、性價(jià)比最優(yōu)的、面向新建IT基礎(chǔ)設(shè)施的交付模式。 無論IT架構(gòu)如何螺旋式演進(jìn), 客戶價(jià)值和驅(qū)動力體現(xiàn)在： 1、更低的TCO 2、更高的業(yè)務(wù)部署與生命周期管理效率來自：百科![]()
課程簡介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。來自：百科
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