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  • 深度學習用于實驗物理 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關(guān)的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習用于實驗物理 相關(guān)內(nèi)容
  • 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(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)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(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學習用于實驗物理 更多內(nèi)容
  • 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。
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    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(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    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(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)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(guān)內(nèi)容與應用。
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    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(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、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)
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    能力。 課程大綱 第1章 ModelArts概覽 第2章 ModelArts平臺開發(fā)實驗 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)模分布式Training、自動化模型生成,及端-
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    華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,物理模型設(shè)計階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在??
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    華為云計算 云知識 Nova物理部署示例 Nova物理部署示例 時間:2021-02-08 20:46:51 云計算 Nova是OpenStack中提供計算資源服務(wù)的項目,作為OpenStack最核心的項目,其物理部署有6個重要的特點。 無中心結(jié)構(gòu) 各組件無本地持久化狀態(tài) 可水平擴展
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    華為云計算 云知識 建立物理化命名規(guī)范 建立物理化命名規(guī)范 時間:2021-06-02 14:44:17 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫物理化模型建設(shè)的過程中,要建立命名規(guī)范,對實體進行物理化命名。命名要遵循以下要求: 1. 根據(jù)數(shù)據(jù)庫物理特性進行命名; 2. 名稱有效字符的范圍(避免使用非法字符出現(xiàn)在名稱中);
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)
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    進行各類實驗課程的操作實驗。 華為云沙箱實驗室,提供了實驗方向覆蓋云計算、人工智能、鯤鵬、軟件開發(fā)、 云安全 等方面的實驗供用戶學習使用,實驗的難易程度包括了:初級、中級、高級等云端實驗。 KooLabs KooLabs是華為云官方實驗平臺,一鍵創(chuàng)建實驗環(huán)境,開發(fā)者通過實驗手冊指導,
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    華為云計算 云知識 語音處理理論、應用與實驗 語音處理理論、應用與實驗 時間:2020-12-14 14:20:23 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。人類交換信息最方便、最快捷的一種方式是語言,而想要和機器進行這樣的交流就一定會運用到語音信號處理,完整
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    華為云計算 云知識 OpenStack的物理部署示例 OpenStack的物理部署示例 時間:2021-02-08 20:39:05 云計算 OpenStack提供了一個部署云的操作平臺或工具集,其宗旨在于幫助組織運行為虛擬計算或存儲服務(wù)的云,為公有云、私有云,也為大云、小云提供
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    華為云計算 云知識 GaussDB 用于金融互聯(lián)網(wǎng)交易 GaussDB適用于金融互聯(lián)網(wǎng)交易 時間:2021-06-16 17:34:19 數(shù)據(jù)庫 GaussDB適合各中小銀行互聯(lián)網(wǎng)類交易系統(tǒng),比如移動APP類、網(wǎng)站類等,具備兼容業(yè)界主流商業(yè)數(shù)據(jù)庫生態(tài)、高性能、安全可靠等特點,推薦主備形態(tài)。具有如下2個主要優(yōu)勢:
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    華為云計算 云知識 云審計 服務(wù)適用于哪些場景 云審計服務(wù)適用于哪些場景 時間:2021-07-01 16:24:11 云審計服務(wù)適用于的場景包括以下這些: 1. 行業(yè)認證 根據(jù)客戶業(yè)務(wù)類型,需要進行業(yè)務(wù)云認證。如金融云、可信云等等。 2. IT 合規(guī)審計 根據(jù)信息管理規(guī)范要求,重要數(shù)據(jù),系統(tǒng)訪問都要被實時記錄。
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    華為云計算 云知識 物理化對象命名規(guī)范示例 物理化對象命名規(guī)范示例 時間:2021-06-02 14:45:38 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫物理化命名要遵循一定的規(guī)范。如下是常見的對象命名規(guī)范示例: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫中表的物理化 數(shù)據(jù)庫中表的物理化 時間:2021-06-02 14:47:36 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,對于表要進行反范式操作。 首先要決定是否要分區(qū)。對于大表進行分區(qū),減少IO掃描量,加速范圍查詢。另外分區(qū)粒度也不是越細越多就好。比如日期分區(qū),不是直接按
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