转载：【AI系统】AI的领域、场景与行业应用

音频合成：深度学习技术可以用于音频合成，如语音合成和音乐合成等。通过训练神经网络模型，可以生成逼真的语音合成结果。此外，深度学习技术还可以用于音乐合成，通过学习音乐的模式和结构，生成新的音乐作品。 端到端的音频处理：传统的音频处理方法通常需要多个步骤和模块，而深度学习技术可以实现端到

通过搭建AI低代码，自动识别101种西式美食 【我的低代码AI体验】

点击页面上方的“发布”按钮，然后选择一键部署，可以直接将项目部署到华为云服务器上 选择“安装包”，可以将应用一键打包 然后填入应用描述 点击“打包设置”，可以设置如下3个内容 版权设置 出厂数据 动作设置 点击“立即打包”，会在左下角出一个进度条，上面标明了打包进度 打包完成后，你可以进行如下3种操作

吴恩达机器学习-10-决策边界

决策边界decision boundary解释逻辑回归在逻辑回归中h≥0.5h \geq 0.5h≥0.5预测y=1y=1y=1；反之y=0在激活函数g(z)g(z)g(z)中：当z≥0z \geq 0z≥0则g(z)≥0.5g(z) \geq 0.5g(z)≥0.5当z<0z <

【暑期Flag】每天在华为云学习1小时

发错帖子了，索性就在这把昇腾应用营的打卡记录贴在这里吧。1.开营2.应用营第一课3.模型营第一课4.应用营第二课5.模型营第二课6.应用营第三课7.模型营第三课

LiteOS学习1——LiteOS的主要功能有哪些？

首先要知道的是，这个是一个轻量级的操作系统，或者说是专门为物联网设计的轻量级操作系统。在，在 2015 华为网络大会上，也就是2015 年 5 月 20 日发布的该系统—— 物联网操作系统 LiteOS。该系统遵循SBSD-3开源许可协议：现今存在的开源协议很多，而经过Open Source

【机器学习】——简单描述线性空间与线性代数（1）

    回顾一下高中数学    What is vector space? And what is linear algebra?Vector Space:    A vector space is any set V for which two operations are defined:  

5G学习总结：NR的物理层过程

NR的物理层过程包括初始小区搜索过程、随机接入过程、波束管理过程和UE上报CSI的过程等。一、初始小区搜索过程重点是确定CORESET 0在时频域上的位置与确定初始BWP在时频域上的位置。SS/PBCH块上的每个比特都含有至关重要的信息，并且在时频位置上也包含了关键的信息。二、随

学习笔记 - 空洞卷积在实际场景任务下的应用

之前的帖子已经对空洞卷积作了理论上的介绍，下面了解下在具体实际场景-自动驾驶大环境下-如何应用空洞卷积去改进现有的解决方案。这篇论文《DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes》介绍了对应街景的语义图像分割的任务解决方

【暑期Flag】每天坚持学习JAVA一小时

每天记得来这里打卡哦~

5G学习总结：NR的物理层过程

NR的物理层过程包括初始小区搜索过程、随机接入过程、波束管理过程和UE上报CSI的过程等。一、初始小区搜索过程重点是确定CORESET 0在时频域上的位置与确定初始BWP在时频域上的位置。SS/PBCH块上的每个比特都含有至关重要的信息，并且在时频位置上也包含了关键的信息。二、随

【IoT美学】拯救小白专题——Huawei LiteOS学习资料包

长期更新……

5G学习总结：NR的物理层过程

NR的物理层过程包括初始小区搜索过程、随机接入过程、波束管理过程和UE上报CSI的过程等。一、初始小区搜索过程重点是确定CORESET 0在时频域上的位置与确定初始BWP在时频域上的位置。SS/PBCH块上的每个比特都含有至关重要的信息，并且在时频位置上也包含了关键的信息。二、随

MindSpore学习第一步，官网初体验

华为云账号：whw43454189_个人邮箱：906469791@qq.com

2021AI+智能人才校园行（学习打卡）

【零基础学习vpn】之vpn配置指南大汇总！

本帖最后由 樱桃小丸子 于 2017-10-28 11:33 编辑 <br /> <table> <tr><td>还在为vpn配置困难发愁吗？{:3_57:} 华为云，谢老师手把手教您vpn产品使用和配置，零基础带您配置，带您飞！{:2_37:} 抓紧时间看看vpn精彩文章：{:9_88:}

人工智能AI学习需要哪些最基础的知识?

1.数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析，博弈论；2.算法积累：神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑回归，线性模型，聚类算法，遗传算法，估计方法，特征工程等；3.编程语言:至少掌握一门编程语言，越精通越好，毕竟算法的实现还是要编程的；4

DevRun成长计划——Serverless专场学习笔记

最开始其实还是有点忐忑的 但是跟着实验指导书一起发现实验并不难，并且学到了不少东西​在这里已经将index.js文件复制到了对应的窗口中，一定要注意不要复制错误了在点击测试之后，返回到日志即可查看情况，一定要刷新一下，不然可能看不了这是最后完成了，查看网页的界面，还是有点小成就感的

板级EDA工具链云服务pEDA学习路径汇总

板级EDA工具链云服务论坛子版块开通啦，欢迎大家多多发帖交流~新手区官网成长地图开发者社区控制台linklinklinklink进阶区快速入门用户指南常见问题　linklinklink　

学习AI是否能有效提升自己的竞争力

如果未来继续从事技术开发，优化自己的技术栈估计是多数人的选择之一，如何增加个人的竞争力，已经成为大多数软件开发打工人职业生涯必须面对的重要问题。那么学习AI作为技能之一，是否能有效帮助提升自己的竞争力？

模型压缩部署概述【转载】

限于：实现新 OP、修改不兼容的属性、修改不兼容的权重形状、学习不同芯片平台的推理部署框架等。对于模型转换来说，现在行业主流是使用 Caffe 和 ONNX 模型作为中间模型。1.1，深度学习项目开发流程在高校做深度学习 demo 应用一般是这样一个过程，比如使用 Pytorch/TensorFlow