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- 學通信的搞深度學習 內(nèi)容精選 換一換
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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 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：百科的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 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 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
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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(yīng)用。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(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。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)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)平臺來自：百科![]()
、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(fù)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)來自：百科![]()
oT通信技術(shù)的商用，讓整個業(yè)界對物聯(lián)網(wǎng)的認知提升到一定的高度。 NB-IoT的優(yōu)點很突出，它有很低的功耗，且信號覆蓋廣、連接數(shù)量多，最關(guān)鍵的是成本也足夠低，如此“物美價廉”的通信技術(shù)成為各大物聯(lián)網(wǎng)廠商的首選，而華為也一直極力推進NB標準的演進。 在這樣的技術(shù)趨勢下，“傳統(tǒng)的私有云來自：百科![]()
“確定”。 管理員在管理后臺“通訊錄”的“員工管理”界面，單擊右上角的“快速邀請員工”，單擊“創(chuàng)建邀請”。 選擇邀請加入的部門，單擊“生成企業(yè)碼”，即可生成企業(yè)碼，二維碼和微信鏈接。 最新文章 “軟件質(zhì)量”，構(gòu)筑企業(yè)值得信賴的護城河 匯聚行業(yè)實踐，樹立應(yīng)用典范——《Serverless應(yīng)用實踐案例集》重磅發(fā)布來自：百科![]()
買手機的時候要注意自己的SIM卡是哪家公司的，因為不同運營商之間的網(wǎng)絡(luò)是不兼容的。 所以這一點對于用戶來講是比較麻煩的一件事。當然，用戶在買手機的時候會看到全網(wǎng)通和不是全網(wǎng)通的版本，不是全網(wǎng)通的手機就屬于某個運營商的定制機，這一類手機會比非定制機要便宜，但是它不支持其他的運營商網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京一 可用區(qū)1 - 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
Wi-Fi。所以 Wi-Fi 的應(yīng)用是 非常廣泛的。Wi-Fi 通常是用在 2.4G 和 5G 兩個頻段上，通過這兩個不同的頻段，它可以為 不同的設(shè)備提供不同的服務(wù)。 跟之前版本的藍牙相比的話，Wi-Fi 的通信距離相對還是比較遠的，并且支持一對多的連接。 同時，它的傳輸速率同樣也很快。但是，Wi-Fi來自：百科![]()
GPU，在提供云服務(wù)器靈活性的同時，提供優(yōu)質(zhì)性能體驗和優(yōu)良的性價比。P1型 彈性云服務(wù)器 支持GPU Direct技術(shù)，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，在深度學習、圖形數(shù)據(jù)庫、高性能數(shù)據(jù)庫、計算流體動力學、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學等領(lǐng)域都來自：百科![]()
，每個實例為一個單獨的邏輯實體。對象實例化時會被分配實例ID，從0開始遞增。 資源則可以理解為對象的屬性，是LWM2M協(xié)議中實際用于攜帶信息的實體。同一個對象的不同實例中的資源攜帶值可以是不同的。每個資源都需要被分配了一個資源ID，例如固件對象的固件包名稱的資源ID為6。和對象一樣，LWM2M協(xié)議也允許自定義資源。來自：百科![]()
(32G顯存)，在提供云服務(wù)器靈活性的同時，提供高性能計算能力和優(yōu)秀的性價比。P2vs型彈性云服務(wù)器支持GPU NVLink技術(shù)，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、來自：百科![]()
V100 GPU，在提供云服務(wù)器靈活性的同時，提供高性能計算能力和優(yōu)秀的性價比。P2v型彈性云服務(wù)器支持GPU NVLink技術(shù)，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、來自：百科![]()
知識點掌握情況 在個性學習頁，點擊 “知識點掌握情況”，可查看各學科的知識點掌握情況。知識點掌握情況小于 3 星的為薄弱知識點。 個人學習記錄 點擊學習中心“個人中心”欄目，進入個人主頁查看學習記錄、學習積分等級、錯題本、各學科學情報告等信息，實時掌握個人學習任務(wù)和學習情況。 教師學情監(jiān)測 學來自：云商店![]()
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
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