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- 深度學習之神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理 內(nèi)容精選 換一換
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1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、來自：專題學習 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學習云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來自：專題
- 深度學習之神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理 相關(guān)內(nèi)容
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集訓練自己的模型，或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓練平臺與推理服務平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓練環(huán)境提供標注樣本，支撐模型訓練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡算法倉庫，模型庫是存儲和管理各類型專用來自：其他手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ，初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習，了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學習 第5節(jié)來自：百科
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1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應速度快： 視頻直播 響應速度速度小于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![]()
薦能力，可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合，來提升預測性能 時間序列預測 利用過去數(shù)據(jù)預測未來趨勢；可基于時間維度進行自動任務理解和輔助特征工程，來提升時間序列類任務的精度 異常檢測 用于預測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點；可通過學習正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來建立基準模型，可融合來自：專題![]()
極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過“自動學習”訓練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。來自：百科![]()
目前 內(nèi)容審核 包括 內(nèi)容審核-圖像 、 內(nèi)容審核-文本 、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 視頻審核 服務。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片內(nèi)容進行檢測，準確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等，幫助業(yè)務規(guī)避違規(guī)風險。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ，采用來自：百科![]()
1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
選擇。 機器學習：機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和極來自：百科![]()
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準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群，快速識別敏感信息 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、涉政敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務違規(guī)風險 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 處理速度快來自：百科![]()
軟件開發(fā)學習入門 一站式在線學習、實驗與考試，零基礎(chǔ)也可學習軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 軟件開發(fā)知識圖譜 在線課程 01 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 動手實驗 02 初級、中級在線動手實驗，快速理解學習內(nèi)容來自：專題![]()
造個性化自適應學習平臺，實現(xiàn)課內(nèi)學習向課外學習的延展，幫助每個學生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學習； 區(qū)域網(wǎng)絡學習中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺，讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學習，擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學院 老年教育作為終來自：云商店
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