大数据是什么？华为云学院带你探索大数据之旅

些数据大多是无模式或者是模式不明显。第三个V值得是value，价值，主要体现在大量的不相关，信息价值密度低，需要通过深度复杂分析，才可以对未来的趋势和模式进行预测。第四个V指的是Velocity高效。主要体现在实时分析，实时呈现分析结果。好，那么接下来我们详细分析一下思维特征。第

【全网独家】AIGC 最佳实践：MuseNet - OpenAI的多乐器音乐生成模型

length=300) 原理解释 MuseNet 基于 GPT-2 模型，通过对大量音乐数据进行训练来生成多乐器音乐。它使用自回归的生成方式，即通过逐步预测下一个音符来生成整个音乐片段。 算法原理流程图 输入初始音乐片段或条件Tokenize音符和乐器信息输入到GPT-2模型逐步

人工智能科普

一般地，当输入是简单的字符标签的时候，我们把这个逻辑过程称作机器学习；如果输入是图片、音频、视频、激光点云等等更加复杂的数据时，我们就把这个“从特定的大量数据中总结规律”的过程称作深度学习，这是由深度学习的网络结构而得名的。所以一般做用户 我自己的体会是，深度学习的结果就像工程上常用的经验公

机器学习实践：基于支持向量机算法对鸢尾花进行分类

器。支持向量机的学习策略是区间最大化，它可以形式化为求解凸二次规划的问题，等价于正则化铰链损失函数的最小化。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的优化算法。Scikit learn（sklearn）是机器学习中常见的第三方模块。它封装了常见的机器学习方法，包括回归、降维、分类、聚类等。1

小步最短路径算法及其存储优化方法（完整）

tats.Blue[15]构建自变量多元线性回归预测模型以分析、、之间的关系，构建因变量多元线性回归预测模型以分析小步算法与Dijkstra算法的性能关系。 6.4自变量线性回归模型 6.4.1 回归模型 在实验数据上构建[15]回归模型（1）分析、、之间的关系。 （1） ， 递增；

《智能系统与技术丛书 生成对抗网络入门指南》—2.2.3Tensorflow实例：图像分类

2.2.3　Tensorflow实例：图像分类 图像分类是机器学习任务中非常常见的问题，这里我们查看一个TensorFlow的官方案例：如何使用TensorFlow的高级接口Estimator来实现鸢尾花的图像分类。 鸢尾花有多种类型，可以通过花萼和花瓣的不同特征来加以区分（见图

《机器学习：算法视角（原书第2版）》 —2.1.2　维度灾难

们的机器学习算法，因为随着输入维度的增加，我们将需要更多数据来使算法充分推广。我们的算法尝试根据特征将数据分类，因此，随着特征数量的增加，需要的数据量也会增加。出于这个原因，我们经常需要注意为算法提供的信息，这意味着需要事先了解有关数据的信息。无论有多少输入维度，机器学习的重点是

《LSTM：开启图像动态场景理解与时间变化信息捕捉的新旅程》

在计算机视觉领域，理解图像中的动态场景并捕捉其中的时间变化信息是一个具有挑战性但又极具价值的任务。长短期记忆网络（LSTM）作为一种强大的深度学习模型，为解决这一问题提供了有效的途径。 要将LSTM应用于图像的动态场景理解，首先需要将图像数据转化为适合LSTM处理的序列形式。一种常

10000字，致华为存储的18岁

时，华赛却选择了回归华为大家庭，这个选择会对存储已经构建起来的产品、研发、销售体系产生什么样的影响？⑤ 回归是为了更好地出发2011年11月4日，华为和赛门铁克宣布，双方已就华为以5.3亿美元收购赛门铁克持有的华为赛门铁克公司49%的股权达成协议。自此，华赛回归成为定局。如果按照5

ChatGPT 和 Whisper 模型的区别

Adversarial Networks）的方式来生成对话文本，同时还可以预测对话场景和对话行为，从而更好地理解用户意图，提供更智能、自然的对话体验。 虽然ChatGPT和Whisper是两个不同的模型，但它们都是基于深度学习的技术，都可以用于生成文本内容和改善对话交互体验。 什么是 Generative

在matlab上使用libsvm工具箱使用错误及解决方法汇总

综述 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数

CentOS FirewallD学习笔记（一)

FirewallD 是用于实现持久网络流量规则的 iptables 的前端控制器。它提供命令行和图形界面，可在大多数 Linux 发行版的存储库中使用。与直接控制 iptables 相比，使用 FirewallD 有两个主要区别：1.FirewallD 使用区域和服务而不是链和规则。2

如何学习“物联网”技术？

由一个点入手，例如由感知层中的“传感器节点”开始学习，从而学习单片机、C语言、电路基础、操作系统相关知识（LiteOS）。2、 接下来学习网络层中的“接入层”，华为IoTDA就是一个很好的案例，这里具备丰富的学习资源以及强大的技术支持团队和热心的论坛成员，无论你在学习过程中遇到什么问题都能找到答案。学习完了IoTD

【机器学习】————KNN（NN）小结

The NN classifier:Prob: The training data are sufficiently distinct with each other. Insufficient robustness to noises.Sol: using k-nearest neighbor

[转载】机器学习算法总览

鲲鹏学习体系课程介绍

#化鲲为鹏，我有话说#终于找到了：鲲鹏的学习课程。https://www.huaweicloud.com/kunpeng/ 通过这个网址有鲲鹏的主要介绍。十分受用啊。已经在看华为云鲲鹏服务与解决方案。

tesorflow paddle 华为学习框架

学习框架　　现在有很多的学习框架，哪个才是最好的呢？介绍　　tesorflow  paddle 华为学习框架等等个人思考　　我个人的思考是觉得：没有哪一种是在任何场景都是最好的，每个学习框架的产生都有它的产生背景和场景的，所以不同的场景不同的学习框架都有各自的优势。使用场景　　所