检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
本贴用于打卡第二章学习内容。将第二章的学习进度截图回复在本贴即可（需包含自己的昵称）课程贴链接：初识华为云IoT：物联网数据分析如下：
【思路2】：FastText 【思路3】：Word2Vec + 深度学习分类器：WordVec词向量，并通过构建深度学习分类完成分类。深度学习分类的网络结构可以选择TextCNN、TextRNN或者BiLSTM。 【思路4】：Bert词向量 文章目录 学习总结一、NLP 赛题理解1.1 题目1.2
按位取反是将单个操作数对应的每一位取反，~1=0，~0=1 下面就是这篇博客重点内容，总结于极客时间的算法面试通过40讲的位运算的内容。 下面就是学习记录的笔记
Modelarts的自动学习的过程中，为什么就选择自动学习就可以进行模型训练了呢？我们能最后知道它是用了什么算法吗?能否也让这个自动学习的过程中可视化的呢？或者说有过程日志让我们看一下。或者有一些比较详细的训练结果报告给我们的呢？让我们可以知道自动学习过程中是如何的一个过程？然后
个人公众号：yk 坤帝 后台回复 基础学习系列 获取完整源代码 1. 定义函数 2. 函数调用 3. 参数传递 4. 参数分类 5. 匿名函数 6. return语句
3)深度学习使用具有多层处理单元的巨大神经网络，利用计算能力的进步和改进的训练技术来学习大量数据中的复杂模式。常见的应用包括图像和语音识别。 4)认知计算是AI的一个子领域，它致力于与机器进行自然的，类似于人的交互。使用AI和认知计算，最终目标是使机器能够通过解释图像和语音的
热力图、显著性图等。是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。 ## CAM 的作用1. 有助于理解和分析神经网络的工作原理及决策
营、昇腾AI创新大赛开展昇腾AI理论学习和实战训练，助力广大学生开发者全面了解昇腾AI生态，熟练掌握昇腾AI技术。对于开发者而言，开源的深度学习框架降低了AI开发的门槛，可极大节省成本与时间，是AI创新的重要推手。作为华为开源的全场景深度学习AI框架，昇思MindSpore旨在实
接管理平台的作用在于终端接入解耦和能力开放3、MQTT协议简单，轻量级，消息可以短至2个字节，对终端的硬件配置要求低，有助于降低终端成本4、MQTT和CoAP对比5、物联网平台分类心得：物联网平台作为一个中枢管理者的角色，决定了物联网应用的质量和开发效率，一个优秀完善的物联网平台是至关重要的。
ModelArts中常用概念 数据管理 开发环境 模型训练 模型部署 自动学习 父主题： 产品介绍
视频课程截图学习笔记目录权限规划（1）看书先看目录，作一个总览。知道这本书籍中都涵盖了哪些知识。比如：在上面展示的目录截图中，可以知道 本节课主要讲了 连接认证、通道加密、用户管理、权限模型、权限管理、安全审计、数据加密的知识。在看完视频后，再回过头来看眼目录，尝试着回忆一下老师
公司的口号之一，并获得了广大软件开发商的认同。这与 微软公司 所倡导的注重精英和封闭式的模式完全不同。 Sun 公司对 Java 编程语言的解释是：Java 编程语言是个简单、面向对象、分布式、解释性、健壮、安全与系统无关、可移植、高性能、多线程和动态的语言。 Java 平台是基于 Java 语言的
最近在学习图的可视化工具，现在记录下来与大家分享。Csacademy这是一款小巧的在线作图工具，其网址是：https://csacademy.com/app/graph_editor/。进去之后页面是这样子的:图1 Csacademy页面左边是图数据的文本形式，可以直接手动修改以得到不同的图。Graph
learning（终身学习） 终身学习系统被定义为一种能够从连续的信息中学习的自适应算法，随着时间的推移，这些信息逐步可用，并且所要学习的任务数量（例如，分类任务中的成员类）不是预先定义的。关键的是，新信息的容纳应该在没有灾难性遗忘或干扰的情况下发生。 持续学习的目标与特性 持续学习的目标是
自身负责的，因此可以在运行时动态地更改数组的大小和形状。这种灵活性在深度学习中非常重要，因为神经网络的输入和输出往往是不同的大小和形状。此外，PyTorch 的张量还支持 GPU 运算和自动微分。在深度学习中，很多计算都是在 GPU 上进行的，因此 PyTorch 的张量可以在 GPU 上进行矩阵运算和向量运算，从
一.课程简介 本课程带领我们学习了信号量的概念、信号量的运作原理、使用信号量的系统抽象层实现信号量的基本功能、代码的调试与扩展实验、精确判断代码的正常运行二.课程学习笔记LiteOS内核-信号量：学习大纲与学习目标； 信号量基础概念；
经过一段时间的分布式学习，自己在此过程中受益匪浅。几点感触总结如下： 1.在做较大或生疏系统的时候，一定先要将系统的架构图设计出来，架构图要力求做到尽可能的详尽（包括其用到的各种技术，数据传输方式等等）。做到这样才能在后期的系统开发中显得游刃有余。软件工程的开发思想其实还是很重要的，自己对这一点也颇有感触。
文章目录 零、学习目标一、继承关系图二、编辑框常用属性三、教学案例 - 用户注册（一）运行效果（二）涉及知识点（三）实现步骤1、创建安卓应用【UserReg
前言： 第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简
第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
