征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。 深度学习的典型模型：卷积神经网络模型、深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型。 深度学习的应用：计算机视觉、 语音识别 、 自然语言处理 等其他领域。

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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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本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云 面向未来的智能世界，数字化

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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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的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章

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大量不同形态的手写数字图片训练集，分为训练集和测试集。训练集涵盖6万张手写数字图片，测试级涵盖1万张手写数字图片。每一张图片皆为经过尺寸标准化的黑白图像，是28*28像素，像素值为0或者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。

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至超越了人类的水平。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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用，并实现售卖机的智能化运营，是一个贯穿数据开发、数据采集、数据挖掘应用的完整项目。 目标学员 希望了解AI与IoT技术结合场景实现方法并掌握其开发能力的人员。 课程目标 通过学习本课程，学员可以对设备接入IoT平台上报数据，基于AI对设备上报数据进行分析预测的实际应用场景有一个了解。

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基于CloudTest对云端应用进行性能测试 基于CloudTest对云端应用进行性能测试 时间：2020-12-02 09:57:45 本实验指导用户基于华为云云性能测试服务对云端应用进行性能测试。 实验目标与基本要求 通过本实验，您将能够： ① 使用CCI资源组基于云性能测试服务测试云端应用。

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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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MongoDB 公司创建的协议，该协议具有传染性，以此构建的软件都必须以相同协议开放源代码。 在文章的FAQ有相应的回复，可以简单概括为： 1. 对于使用自建Redis的最终用户，可以在公司内部继续使用，但不允许提供给其他公司使用。 2. 基于开源Redis提供Redis服务的第三方供应商，如果未进行商业合作，不能提供Redis

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选择“报文”，根据被测服务的实际情况，设置报文信息。 思考时间 可选配置。为了更好的模拟用户行为，需要模拟用户在不同操作之间的等待时间。例如当用户收到来自服务器的数据时，可能要等待几秒查看数据，然后再做出响应，这种延迟就称为思考时间。 请根据各业务的不同来设置思考时间。建议性能测试的时候，不要设

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由此产生的成绩对排行有所影响。 为保证比赛的公平性，判题评审组将对学生成绩进行复核， 如准确率抖动大，且对最终时间有影响的，判题组会对学生成绩进行重新判分，最终结果按判分低的成绩重新列入排行。 （说明：如重新判题中，一次准确率为80%,一次准确率为79%,会按照79%的那次判分。）

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议构建的云应用提供性能测试的服务。服务支持快速模拟大规模并发用户的业务高峰场景，可以很好的支持报文内容和时序自定义、多事务组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 立即使用 服务咨询 什么是性能测试 随着分布式架构和微服务技术的普及，应用的复杂程度

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化验证工具支持的语言。工具的执行结果决定了形式化的准确性。但是，我们没有一个好的工具检查语言转换或者模型转换的准确性，缺乏对源代码和目标语言的语义一致性需要进行严格的证明。对于任意的形式化系统，我们需要通过查看人类的形式化代码来检查正确性，因此这就限制了形式化验证的一般适用性。

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一句话识别 ：可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字。 录音文件识别：对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 ASRC优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景和语料进行优化，识别率达到业界领先。

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试的服务。它可以帮助开发人员和测试人员对系统进行性能测试，以确保系统在高负载情况下的稳定性和可靠性。 立即使用 服务咨询 性能测试服务使用流程 使用流程 1. 准备资源组 2. 创建测试工程 3. 创建测试任务 4. 查看测试报告 了解详情 准备资源组 准备运行性能测试的测试资源组。

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试的服务，具备强大的分布式压测能力。 产品优势 超高并发 单执行机支持万级并发能够为您提供百万级并发的私有集群，避免其他用户干扰，结果更真实。 配置灵活 提供灵活的数据报文、事务定义能力、支持多事务组合，事务压测曲线定义，轻松应对您的复杂测试场景。 按需使用 根据用户的性能测试规

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给业务带来的性能挑战，成为企业发展的重中之重。 PerfTest提供千万级集群超大规模并发能力，涵盖超高并发瞬时发起、梯度加压、动态压力调整等能力，满足亿级日活应用的压测要求，支持自定义插件能力实现私有协议和函数的对接，满足各类协议与复杂场景的性能压测，企业可以灵活按需进行高并发

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注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核，过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：响应速度小于0.1秒。 媒资 内容审核 自动识别媒资中可能存在的涉政、违禁品等信息，避免已发布的文章存在违规风险。

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报文是HTTP等应用程序之间发送的数据块。这些数据块以一些文本形式的元信息开头，这些信息描述了报文的内容及含义，后面跟着可选的数据部分。这些报文都是在客户端、服务器和代理之间流动。 思考时间 为了更好的模拟用户的行为，需要模拟用户在不同操作之间等待的时间，例如，当用户收到来自服务器的数据时，可能要

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