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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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。

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从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间：2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。 语音识别 、自动 机器翻译 、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个

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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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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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华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台

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、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络

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1)安装JUnit依赖的JDK环境。 yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel -y 2)下载4.12版本“Junit jar”包和Junit所依赖的“hamcrest-core-1.3.jar”包。 cd /usr/local/src

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server_id=1 5)修改完后，重启MySQL即可。 MySQL的安装请参考鲲鹏社区关于MySQL的安装使用教程。 ----结束 2.获取软件包 1)下载canal软件包。 wget https://github.com/alibaba/canal/releases/download/canal-1

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静态检测方案通过对移动应用的安装包进行反编译，进而通过静态数据流、控制流分析等技术，检测移动应用中可能存在的隐私泄露问题。在该领域中，常用到以下工具： • Apktool [1]: 反编译安卓Apk，可以反编译资源，并在进行修改之后重新打包Apk • dex2jar [2]: 将Apk反编译成Java源码（classes

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sh的参数，确保应用被 APM 监控。 在服务启动脚本的java命令之后，配置apm-javaagent.jar包所在路径，并指定java进程的应用名。 添加-javaagent参数示例： java -javaagent:/xxx/apm-javaagent/apm-javaagent.jar=appName={appName}

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运行和验证 查看jar包执行参数。 cd varscan java-jar VarScan.v2.4.1.jar 出现类似如下回显表示VarScan2可正常使用。 VarScan v2.4 ***NON-COMMERCLAL VERSION*** USAGE:java-jar VarScan

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Python3.9 http etag String 依赖包的md5值 size Long 依赖包大小。 name String 依赖包名称。 description String 依赖包描述。 file_name String 依赖包文件名，如果创建方式为zip时。 状态码： 400 表9

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可以GIT下载最新的soot jar包，我下载的是4.1.0版本中的sootclasses-trunk-jar-with-dependencies.jar 包，这个包应该自带了soot所需要的所有依赖。下载完成后使用powershell进入jar文件所在的文件夹，可以输入以下命令： java -cp

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SnpEff是一款常用的突变位点注释工具。这款软件基于Java语言开发，安装过程相对简单，下载后解压缩即可使用。 配置流程 1.配置编译环境 1）安装JDK1.8。 yum install-y java-1.8.0-openjdk 2.获取源码 获取“SnpEff”源码包。 mkdir-p/usr/lo

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nctionGraph支持的编程语言提供程序包，上传即可运行。 使用FunctionGraph开发程序之后是否需要部署？ 用户在本地开发程序之后打包，必须是ZIP包（Java、Node.js、Python、Go）或者JAR包（Java），上传至FunctionGraph即可运行，无需其它的部署操作。

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11:44:58 简介 一组Java命令行工具，用于处理高通量排序（HTS）数据和格式。 配置流程 1.配置编译环境 安装相关依赖。 yum install-y git java-1.8.0-openjdk 2.获取源码 获取“picard-2.23.0”源码包。 cd/usr/local/src

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Python3.9 http etag String 依赖包的md5值 size Long 依赖包大小。 name String 依赖包名称。 description String 依赖包描述。 file_name String 依赖包文件名，如果创建方式为zip时。 状态码： 400 表7

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3)解压JMeter压缩包。 cd /usr/local/src tar -xvf apache-jmeter-5.1.1.tgz 4)配置JDK和JMeter环境变量。 vi /etc/profile a.在倒数第三行插入如四行下内容。 export JAVA_HOME=/usr/

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