虚拟私有云 VPC

虚拟私有云(Virtual Private Cloud)是用户在华为云上申请的隔离的、私密的虚拟网络环境。用户可以自由配置VPC内的IP地址段、子网、安全组等子服务,也可以申请弹性带宽和弹性IP搭建业务系统

 

    典型深度学习网络 内容精选 换一换
  • 深度学习

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  • 深度学习概览

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  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    、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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    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

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  • AI技术领域课程--深度学习

    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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  • 基于深度学习算法的语音识别

    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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  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    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较高算力和能好的

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  • 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发

    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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    华为云计算 云知识 区域网络学习中心平台 区域网络学习中心平台 时间:2021-05-10 14:48:18 云市场 严选商城 商品介绍 行业解决方案 教育 商品链接:拓维智慧教育云平台;服务商:拓维信息系统股份有限公司 (1)区域网络学习中心 建设完成区域网络学习中心,为全体中小学生

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    华为云计算 云知识 云迁移典型应急回退方案 云迁移典型应急回退方案 时间:2021-02-19 10:52:03 云迁移典型应急回退方案:场景一:流量逐步切换阶段;场景二:数据层已经切换到华为云。 场景一 流量逐步切换阶段 1、切换DNS,将流量逐步切换回源端系统 场景二 数据层已经切换到华为云

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  • Nova的典型操作

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    华为云计算 云知识 云手机 典型应用场景:MRPA 云手机典型应用场景:MRPA 时间:2020-07-15 11:43:19 云手机 云手机兼容原生指令,能够运行主流游戏与应用,与真机无异,除了常规的手机操作场景应用以外,云手机还有的典型应用场景:MRPA(Mobile Robotic

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  • 华为网络AI学习赛2021日志异常检测

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    华为云计算 云知识 云手机典型应用场景:云手游 云手机典型应用场景:云手游 时间:2020-07-15 11:56:32 云手机 云游戏作为游戏行业的热门发展方向,通过视频流化的方式面向玩家提供免下载,脱离手机性能的一种游戏服务方式,其本身包含了PC游戏的流化和移动游戏的流化。云

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  • 华为鲲鹏大数据的典型配置方案

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  • 典型的企业OLTP和OLAP数据库

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  • 基于昇腾弹性云服务器的人工智能应用开发实验(Python)

    时间:2020-12-01 15:31:03 实验配置了AI1开发环境和典型样例指导书,供您选择感兴趣的案例完成应用开发。 实验目标与基本要求 ① 了解基于昇腾310进行智能应用开发的常用流程; ② 学习如何基于昇腾310(Atlas300)实现典型网络应用的开发(Python)。 实验摘要 1.准备环境

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