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  • 主題實(shí)施中的深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象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)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(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)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)應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。
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    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)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見問題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 主題實(shí)施中的深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
  • 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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、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 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)臺(tái)) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)臺(tái)) 時(shí)間:2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)臺(tái))對(duì) 數(shù)據(jù)湖 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)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。
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  • 主題實(shí)施中的深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
  • 深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)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(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)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,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    超越了人類水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程學(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)數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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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AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下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融合場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    自主發(fā)布;建設(shè)管理制度,治標(biāo)治本。 機(jī)場(chǎng)主題庫(kù) 通過梳理主題概念和實(shí)體關(guān)系,構(gòu)建全面覆蓋機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)使能需求數(shù)據(jù)模型,從而指導(dǎo)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全過程,促進(jìn)數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)變。 優(yōu)勢(shì) 支持20+多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成,提供機(jī)場(chǎng)全場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)八大主題域基礎(chǔ)模型,融合形成全量數(shù)據(jù)底座。 運(yùn)用
    來自:百科
    云知識(shí) 云遷移遷移實(shí)施階段概覽 云遷移遷移實(shí)施階段概覽 時(shí)間:2021-01-29 09:54:43 “四階17步”第三個(gè)階段,主要是按照既定方案進(jìn)行實(shí)施,并把控好遷移風(fēng)險(xiǎn)。遷移實(shí)施階段主要包含以下幾個(gè)環(huán)節(jié):實(shí)施研討、云上資源發(fā)放、數(shù)據(jù)同步、業(yè)務(wù)切割。 遷移實(shí)施階段工作細(xì)化
    來自:百科
    、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)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程學(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
    問,保護(hù)網(wǎng)站安全性。 總結(jié) WordPress作為一款強(qiáng)大企業(yè)建站系統(tǒng),具有豐富功能和擴(kuò)展性,適合各種規(guī)模企業(yè)。通過WordPress,企業(yè)可以輕松搭建自己網(wǎng)站,滿足企業(yè)豐富內(nèi)容需求,提高網(wǎng)站SEO排名。同時(shí),WordPress社區(qū)支持和安全功能也為企業(yè)提供了便捷
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間:2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook對(duì)Python編程語(yǔ)言有一個(gè)基礎(chǔ)認(rèn)知,掌握Python基礎(chǔ)語(yǔ)法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn),您將能夠:
    來自:百科
    使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 時(shí)間:2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python類的魔法方法的使用。
    來自:百科
    但是,引入 CDN 后,會(huì)提供DNS配置切換到CDN服務(wù),最終域名解析權(quán)會(huì)由DNS服務(wù)器交給CNAME指向CDN專業(yè)DNS服務(wù)器。此時(shí) CDNDNS服務(wù)器將CDNGSLBIP地址返回給用戶,用戶再向CDNGSLB發(fā)起內(nèi)容訪問請(qǐng)求,CDNGSLB會(huì)選擇合適節(jié)點(diǎn)為用戶提供服務(wù)。 CDN正式服務(wù)階段
    來自:百科
    云知識(shí) 云遷移實(shí)施團(tuán)隊(duì)三種選擇 云遷移實(shí)施團(tuán)隊(duì)三種選擇 時(shí)間:2021-02-22 14:16:07 在云遷移方法論和遷移工具配合下,企業(yè)可以進(jìn)行基礎(chǔ)云遷移任務(wù)。為了讓云遷移更平滑、成功率更高、業(yè)務(wù)系統(tǒng)在上云之后更穩(wěn)定,華為云推出了一系列遷移專業(yè)服務(wù),并且構(gòu)建了完整云遷移領(lǐng)域
    來自:百科
    為憑借著豐富上云遷移經(jīng)驗(yàn),總結(jié)了一套通用云遷移項(xiàng)目實(shí)施管理流程,為用戶在實(shí)施云遷移工作時(shí)提供方法論上參考。 遷移實(shí)施關(guān)鍵指標(biāo): 業(yè)務(wù)中斷時(shí)間 下圖主要從離線遷移和在線遷移對(duì)比上相對(duì)形象做了遷移過程,業(yè)務(wù)流程及業(yè)務(wù)停機(jī)時(shí)間展示。 停機(jī)時(shí)間 = 最后一次數(shù)據(jù)增量同步時(shí)間
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    云監(jiān)控 高級(jí)功能-創(chuàng)建告警通知主題 云監(jiān)控高級(jí)功能-創(chuàng)建告警通知主題 時(shí)間:2021-07-01 16:10:08 主題是消息發(fā)布或客戶端訂閱通知特定事件類型。它作為發(fā)送消息和訂閱通知信道,為發(fā)布者和訂閱者提供一個(gè)可以相互交流通道。 主題 消息通知 服務(wù)發(fā)送廣播通道。因此完成主題創(chuàng)建之后,需
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    ction)循環(huán)科學(xué)程序,同時(shí)結(jié)合 數(shù)據(jù)治理 工作特點(diǎn)設(shè)計(jì)了兩個(gè)層面的度量評(píng)估: 兩個(gè)層面的數(shù)據(jù)治理度量評(píng)估工具 通過年度整體數(shù)據(jù)治理成熟度評(píng)估,了解各維度數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀,并制定可操作性目標(biāo),分析差距,制定切實(shí)可行計(jì)劃,在推進(jìn)落實(shí)計(jì)劃過程,利用季度性實(shí)施數(shù)據(jù)治理評(píng)分卡,針
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    1、遷移割接準(zhǔn)備,相關(guān)實(shí)施人員預(yù)備 2、停止原業(yè)務(wù)應(yīng)用 3、華為云目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)試 4、華為云業(yè)務(wù)測(cè)試 5、華為云業(yè)務(wù)對(duì)外提供服務(wù) 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 云遷移基礎(chǔ) 本課程主要介紹什么是云遷移,上云遷移重要步驟,云遷移使用到工具,華為云遷移所提供專業(yè)服務(wù),以及華為云遷移成功案例分享。
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