资源协调快-下 大型工程OA管理方案：组织全员内外协同，工程可控、资源协调快-上 相关推荐 神经网络介绍 排序策略:深度网络因子分解机-DeepFM 策略参数说明:核函数特征交互神经网络 排序策略-离线排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金属服务器使用Megatron

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华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间：2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分： 1. 内存分配：给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别：识别哪些对象是垃圾 3.

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云知识 这9个进阶公式，记住一半你就是表格达人 这9个进阶公式，记住一半你就是表格达人 时间：2022-11-16 17:00:51 协同办公 文档协同管理 文档存储管理 数字化办公 hello，同学们好！石墨小课堂开始上课了。 上节课，石墨君为大家讲解了一些常用的表格公式，希望能够帮

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。 创建算法 进入ModelArts控制台，参考创建算法操作指导，创建自定义算法。在配置自定义算法参数时，需关注“超参”和“支持的策略”参数的设置。 对于用户希望优化的超参，需在“超参”设置中定义，可以给定名称、类型、默认值、约束等。 单击勾选自动搜索，用户为算法设置算法搜索功能

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超级表格的标题行还自动添加了筛选功能，可以随意筛选数据。配合筛选功能我们还可以轻松看到不同分类下的数据。 序号自动更新 在A列输入公式 =row()-1 后按回来，公式自动填充到表格后一行，而且删除行添加后均可自动更新序号。 最后，如何取消超级表，恢复成普通表呢？ 点击【表格工具】选项卡中的【转换为区域】即可。

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标签 视频 OCR 识别视频中出现的文字内容，包括字幕、弹幕、以及部分自然场景文字和艺术字等 产品优势 识别准确 采用标签排序学习算法与卷积神经网络算法，识别精度高，支持实时识别与检测 简单易用 提供符合 RES Tful的API访问接口，使用方便，用户的业务系统可快速集成 层次标签

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次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet， 其

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通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知

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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 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：描述神经网络的定义与发展；熟悉深度学习神经网络的重要“部件”；熟

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针对高层住宅、商业楼宇，为了禁止电瓶车进入，减小因为电瓶车起火导致的火灾风险，本算法通过实时监测电梯内的摄像头画面，方便楼宇管理人员及时发现电瓶车，提高管理效率。 核心功能： 单点抓拍、摄像头独立抓拍、电瓶车检测、抓拍检测电梯内的电瓶车； 产品特点： 本算法使用了深度神经网络技术，通过使用大量实际场景图片训练得到的模

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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较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的

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、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1 图像标签 示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可

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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。 打手机智能检测算法是基于人工智能技术领域中的深度学习技术，结合大数据，使用大量的人员打手机图片数据采用监督学习的方式进行智能检测训练。算法采用深

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能够基于AUTOSAR的AP平台开发应用程序； 3.能够在MDC上转换使用已有人工神经网络算法。 课程大纲 第1章 MDC和AUTOSAR总体介绍 第2章 基于AUTOSAR的AP平台的应用开发 第3章 移植已有AI算法到MDC上 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字

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a：最大IOPS、最大吞吐量、IOPS突发上限三个参数的值均为读写总和。 b：以单块超高IO云硬盘吐量性能计算公式为例说明：起步120 MB/s，每GB增加0.5 MB/s，上限为350 MB/s。 c：以单块超高IO云硬盘IOPS性能计算公式为例说明：起步1800，每GB增加50，上限为50000。 d：API名称

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道用户的密码，就应该使用哈希算法存储口令的单向哈希值。 实际使用中会加入盐值和迭代次数，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻击。 对称密码算法 对称密码算法使用相同的密钥来加密和解密数据。对称密码算法分为分组密码算法和流密码算法。 分组密码算法将明文分成固定长度的分组，用

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具体介绍如下。不同类型云硬盘的性能和价格有所不同，您可根据应用程序要求选择您所需的云硬盘。 极速型SSD云硬盘采用了结合全新低时延拥塞控制算法的RDMA技术，单盘最大吞吐量达1000 MB/s并具有极低单路时延性能。极速型SSD云硬盘目前处于公测时期。 云硬盘性能 云硬盘性能的主要指标包括：

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降低设备非计划停机时间，节约现场服务人力成本 优势 多种参数灵活接入 基于历史监测数据、设备参数、当前状态等特征构建故障预测模型，并对预测出的问题给出初步的关键参数分析 算法预集成 专业预测性算法支持，预集成工业领域典型算法，如决策树，分类，聚类，回归，异常检测等算法。支持训练模

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识别、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理，本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。 目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员 2、希望获得HCIP-AI EI Developer V2.0认证的人员

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Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时，TBE对算子也提供了封装调用能力。在TBE中有一个优化过的神经网络TBE标准算子库，开发者可以直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外，TBE也提供

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括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益：

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