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    逻辑 概率 深度学习 内容精选 换一换
  • 深度学习

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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 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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  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

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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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  • 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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  • 逻辑设计和逻辑模型

    华为云计算 云知识 逻辑设计和逻辑模型 逻辑设计和逻辑模型 时间:2021-06-02 10:21:11 数据库 逻辑设计阶段是将概念模型转化为具体的数据模型的过程。 按照概念设计阶段建立的基本E-R图,按选定的目标数据模型(层次、网状、关系、面向对象),转换成相应的逻辑模型。 对于关

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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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  • 逻辑备份

    因此,逻辑备份文件只能用来对数据库进行逻辑恢复,即数据导入,而不能按数据库原来的存储特征进行物理恢复。逻辑备份一般用于增量备份,即备份那些在上次备份以后改变的数据。关系型数据库系统自动每5分钟对上一次自动备份,或增量备份后更新的数据进行备份。可使用pg_dump逻辑备份功能,导出

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  • GaussDB(DWS)的逻辑架构

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    分布式数据库中间件 创建逻辑库和逻辑表 分布式 数据库中间件 创建逻辑库和逻辑表 时间:2020-11-23 14:50:43 本视频主要为您介绍华为云分布式数据库中间件创建逻辑库和逻辑表的操作教程指导。 场景描述: DDM 实例创建后,需要创建逻辑库,以逻辑库为单位管理分布式数据库。 逻辑库创建需要

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    华为云计算 云知识 逻辑模型和物理模型的对比 逻辑模型和物理模型的对比 时间:2021-06-02 14:37:26 数据库 逻辑模型与物理模型的对比如下: 名称定义:逻辑模型取名按照业务规则和现实世界对象的命名规范来取名;物理模型需要考虑到数据库产品限制,比如不能出现非法字符,不能使用数据库关键词,不能超长等约束;

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  • 昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍

    发和执行提供了多层次和多功能的便捷服务。 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Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

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  • 物理备份和逻辑备份的区别有哪些

    华为云计算 云知识 物理备份和逻辑备份的区别有哪些 物理备份和逻辑备份的区别有哪些 时间:2021-07-01 14:36:56 数据库管理 数据库 数据备份与恢复 数据库备份 物理备份:直接备份数据库所对应的数据文件甚至是整个磁盘。 逻辑备份:将数据从数据库中导出,并将导出的数据进行存档备份。

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  • 机器学习概览

    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习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:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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