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來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特來自:百科
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I模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)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(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(shí):來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí),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
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)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(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)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(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(shí)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:百科經(jīng)驗(yàn),在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過50篇論文,谷歌引用數(shù)1700,擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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:來自:百科)面向政企行業(yè), 打破跨行業(yè)的數(shù)據(jù)孤島, 實(shí)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)部、跨行業(yè)之間在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)下的多方數(shù)據(jù)聯(lián)合分析和聯(lián)邦計(jì)算能力,基于可信硬件執(zhí)行環(huán)境TEE、安全多方計(jì)算MPC、 區(qū)塊鏈 等技術(shù), 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、流通、計(jì)算過程中端到端的安全和可審計(jì), 推動(dòng)跨行業(yè)的可信數(shù)據(jù)融合和協(xié)同。 表格存儲(chǔ)服務(wù)來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) CDN 技術(shù)在直播中的運(yùn)用 CDN技術(shù)在直播中的運(yùn)用 時(shí)間:2022-05-26 10:14:20 【CDN活動(dòng)專區(qū)】 CDN的常用架構(gòu) CDN架構(gòu)設(shè)計(jì)比較復(fù)雜。不同的CDN廠商,也在對(duì)其架構(gòu)進(jìn)行不斷的優(yōu)化,所以架構(gòu)不能統(tǒng)一而論。這里只是對(duì)一些基本的架構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。來自:百科實(shí)操、中型企業(yè)向大型企業(yè)演進(jìn)中的方案需求、華為云數(shù)據(jù)運(yùn)維能管理等。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)該課程能夠掌握以下知識(shí)和能力:了解行業(yè)痛點(diǎn)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)和功能;了解數(shù)據(jù)庫各項(xiàng)技術(shù)參數(shù),有云數(shù)據(jù)庫運(yùn)維能力;能根據(jù)具體場(chǎng)景給出綜合解決方案。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)解讀和設(shè)置 第2章來自:百科簡(jiǎn)單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板,實(shí)時(shí)預(yù)覽,輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營(yíng)人員也可基于需求快速配置大屏。 簡(jiǎn)單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板,實(shí)時(shí)預(yù)覽,輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營(yíng)人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項(xiàng)目中快速?gòu)?fù)用。 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項(xiàng)目中快速?gòu)?fù)用。來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時(shí)間:2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板,也稱為可視化項(xiàng)目、可視化應(yīng)用或大屏項(xiàng)目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉(zhuǎn)化為各種動(dòng)態(tài)的可視化圖標(biāo),從而實(shí)時(shí)地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接:https://support來自:百科例所使用的參數(shù)值。 重啟 GaussDB 數(shù)據(jù)庫實(shí)例 當(dāng)修改的實(shí)例參數(shù)需要重啟生效時(shí),可以重啟實(shí)例。 重置GaussDB數(shù)據(jù)庫實(shí)例管理員密碼 在使用GaussDB數(shù)據(jù)庫過程中,如果忘記數(shù)據(jù)庫root帳號(hào)密碼,可以重新設(shè)置密碼。 GaussDB數(shù)據(jù)庫的gsql工具使用 GaussDB提來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 時(shí)間:2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái))對(duì)數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理,形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù),具有多角度、多層次、多粒度等特征,支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自:百科北-北京1)對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目(cn-north-1)中設(shè)置相關(guān)權(quán)限,并且該權(quán)限僅對(duì)此項(xiàng)目生效;如果在“所有項(xiàng)目”中設(shè)置權(quán)限,則該權(quán)限在所有區(qū)域項(xiàng)目中都生效。訪問GaussDB時(shí),需要先切換至授權(quán)區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫權(quán)限策略是什么? 根據(jù)授權(quán)精細(xì)程度分為角色和策略 角色: IAM 最來自:專題
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