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、码率、帧率等参数。为满足多样化使用场景，同时 媒体处理 预置了大量的视频转码模板，视频转码插件，同时也支持自定义转码模板。 视频转码 MPC是指将原始音视频文件转换成另一个音视频文件，可以改变原始音视频文件的格式、编码、码率、帧率等参数。为满足多样化使用场景，同时媒体处理预置了大量

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来也不是很复杂。当然还有一些其他的算法，这里就不再介绍了，感兴趣的朋友可以查找资料学习一下。 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。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者

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2、大赛设立微信群，供选手进行沟通和交流。请添加华为云大赛小助手微信号，备注：算法精英赛，小助手将拉您进群。 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。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开

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速度一直是RSA的缺陷。 通常只用于少量 数据加密 。 RSA的速度比相同安全级别的相应对称加密算法慢大约1000倍 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。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，

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HTTP等服务。 2.最少连接 权重：支持 算法策略：最少连接是通过当前活跃的连接数来估计服务器负载情况的一种动态调度算法。加权最少连接就是在最少连接数的基础上，根据服务器的不同处理能力，给每个服务器分配不同的权重，使其能够接受相应权值数的服务请求。常用于长连接服务，例如数据库连接等服务。

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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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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 第4章 相关机器学习算法 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。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华

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第2章 通用计算介绍 第3章 异构计算介绍 第4章 专属计算介绍 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。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。

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理机制高阶语言特点。其编译出来的二进制文件格式和C/C++一样运行在Linux平台下是elf格式，运行在windows平台下是pe格式，但同时在二进制文件的内部细节上go语言有自己特有的属性，二进制逆向人员可以利用go语言这些特有属性来来实现对二进制文件进行更精准的逆向分析。 特

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事件告警灵活通知：提供多种异常检测策略并支持丰富的异常事件触发方式及API。 立体化运维 您需全方位掌控系统的运行状态，并快速响应各类问题。 AOM 提供从云平台到资源，再到应用的监控和微服务调用链的立体化运维分析能力。 优势 体验保障：实时掌控业务KPI健康状态，对异常事务根因分析。

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个维度状态的量化值，如云服务器的CPU使用率、内存使用率等。监控指标是与时间有关的变量值，会随着时间的变化产生一系列监控数据，帮助用户了解特定时间内该监控指标的变化。 聚合 聚合是 云监控服务 在特定周期内对各服务上报的原始采样数据采取平均值、最大值、最小值、求和值、方差值计算的过程

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mark-compact等）是内存分配、垃圾识别和内存回收三者结合。 立即学习 最新文章 华为云Stack ModelArts一站式AI平台如何加速政企智能化步伐？ 【云小课】EI第4课 智能标注一键完成，标注效率大大提升~ 【云小课】EI第2课 ModelArts自动停止：拯救健忘星人，忘关服务也没事~

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3、模拟退火算法(Anneal) 贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition Function），下一个搜索点为采集函数的极大值点

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1的二值化图像。MNIST数据集的原始图像是黑白的，但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此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

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不同目标框交并比阈值下的mAP 计算不同目标框交并比阈值下的mAP值，并绘制曲线，反馈mAP值最高的阈值。其中交并比阈值是用于NMS时过滤可能预测为同一物体的重叠框的阈值。 不同置信度阈值下的F1值 计算不同置信度阈值下的平均F1值，并绘制曲线，反馈F1值最高的阈值。 误检分析 从

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