华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间：2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特

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华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员

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课程简介 本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云 面向未来的智

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角落，给生活带来极大便利。即便如此，依然有很多人觉得深度学习高深莫测、遥不可及，的确，它有深奥之处，非专业人士难以企及，但也有亲和力十足的一面，让没有基础的小白也能轻松上手，感受深度学习的魅力，接下来要介绍的手写数字识别模型训练正是如此。 手写数字识别初探 手写数字识别是计算机视

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类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。

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第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章

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华为云计算 云知识 基于深度学习算法的 语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。

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华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要

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目标学员 希望了解AI与IoT技术结合场景实现方法并掌握其开发能力的人员。 课程目标 通过学习本课程，学员可以对设备接入IoT平台上报数据，基于AI对设备上报数据进行分析预测的实际应用场景有一个了解。 课程大纲 第1章 解读AI与IoT融合 第2章 物联终端，数据源头 第3章 华为云平台搭建

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华为云计算 云知识 计算机视觉基础：深度学习和神经网络 计算机视觉基础：深度学习和神经网络 时间：2020-12-17 09:56:23 通过学习，您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点，并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识，初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。

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一边打手机的情况，从而导致安全事故发生，人员监督无法起到实时的监督作用，或者事后监测视频筛查，既需要大量的人力和时间成本并且不具有主动性，所以建议引用打手机智能检测算法解决此类问题，从而节约监督人员人力成本，提高监督效率，覆盖更广的监督范围，更能精确的监测到作业人员打手机行为，加强安全管控。

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原生技术生态开始深度对接。 趋势2 基于网格的服务治理能力：服务治理与业务逻辑逐步解耦，服务治理能力下沉到基础设施，服务网格以基础设施的方式提供无侵入的连接控制、安全、可监测性、灰度发布等治理能力。 趋势3 有状态应用向云原生迁移：无状态+Job类应用趋于成熟，有状态应用逐步成为

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第1节 人工智能发展及应用 第2节 人工智能与机器学习 第3节 监督学习与非监督学习实例讲解 第4节 如何快速掌握AI应用的能力 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Tra

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提示并推送到指定平台，帮助经营者实现： 1、提升经营管理效率：阳光厨房解决方案自动监督后厨的干净和卫生；及时发现改进点。 2、提升顾客信赖度：后厨可视，让顾客可以放心吃，安心吃。 3、厨房重点区域无死角监控：安装华为HoloSens SDC摄像机对厨房重点区域进行视频监控。 基于华为HoloSens

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Pro提供刹车盘识别工作流，通过构建刹车盘识别模型，快速、准确的识别刹车盘类别。 l 无监督车牌检测工作流 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。ModelArts Pro提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。

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拟合并剔除偏差较大的点，得到油位分界线。最后计算椭圆中有油与无油部分的面积，将面积归算至油枕端面圆形中得到最终的油位值。 将算法加载到摄像机内部，利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法准确判定变压器油位是否处于油量不足状态；实时将主变油位发生

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时间：2021-07-01 11:23:14 云原生的代表技术有容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。 其发展趋势是：服务治理与业务逻辑逐步解耦，服务治理能力下沉到基础设施，服务网格以基础设施的方式提供无侵入的连接控制、安全、可监测性、灰度发布等治理能力，如华为ASM、谷歌GCP。

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课” 《云原生王者之路集训营》是华为云云原生团队精心打磨的云原生学习技术公开课，分为黄金、钻石、王者三个阶段，帮助广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能。本课程为黄金课程的第一课，由华为云CNCF的官方大使、技术监督委员会贡献者，Kubernetes社区Maintainer以及CN

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15:54:18 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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本文介绍了【【机器学习】————有监督与无监督】相关内容，与您搜索的深度学习有监督无监督相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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Istio的核心理念包括以下3点： 1. 非侵入式Sidecar注入技术，将数据面组件注入到应用所在的容器，通过劫持应用流量来进行功能实现，应用无感知。 2. 北向API基于K8s CRD实现，完全声明式，标准化。 3. 数据面与控制面通过xDS gRPC标准化协议通信，支持订阅模式。

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