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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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

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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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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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(4)Fetch状态,在Fetch状态下,对请求进行后端的获取,发送请求,获得数据,并进行本地 的存储。 (5)Deliver状态,将获取到的数据发送给客户端,然后完成本次请求。 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。

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云知识 什么是join连接查询的反连接 什么是join连接查询的反连接 时间：2021-07-02 10:16:14 数据库 云数据库 云数据库 GaussDB (for MySQL) 反连接 反连接(Anti Join)是一种特殊的连接类型，在SQL中没有指定的关键字，通过在WHERE后面使用NOT

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表拆分（水平拆分或者垂直拆分） 反范式化会带来如下的影响： 1. 并非对所有处理过程都能带来性能提升，有些负面影响需要综合考虑进行平衡。 2. 反范式会降低数据模型的灵活性。 3. 带来数据不一致的风险。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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出发点，支持应用需求，兼顾数据库物理限制。有限的资源，有限的硬件条件提出了物理模型反范式化的需求。 反范式处理需要适度进行。理论上，如果硬件条件无限制多的话，不需要非正则化处理： 对于特定配置的硬件系统，在满足应用功能目标和性能指标的前提下，适度进行； 会带来数据冗余问题。 还有可能会导致数据不一致问题。

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视频标签 (简称VCT)，基于深度学习对视频进行场景分类、人物识别、语音识别、文字识别等多维度分析，形成层次化的分类标签。 功能描述 场景概念识别 基于对视频中的场景信息的分析，输出丰富而准确的概念、场景标签 人物识别 基于对视频中的人物信息的分析，输出准确的人物标签 视频 OCR 识别视频中出现的文字内

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0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用，包括 人脸识别 、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理，本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。 目标学员

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车的检测，具有速度快、准确率高的特点。算法特别优化了俯视视角下的目标检测，更适合电梯内的使用场景。标准测试场景下检测率超过90%，错误率小于5%。 服务商简介 上海考斯信息技术有限公司，是一家专注于计算机视觉及人工智能领域研究、应用的公司。公司自主研发的基于高清摄像头里动态人脸检

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检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上人和车的位置。 使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。

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也可实现数据格式的转换。离线模型生成器收到神经网络生成的中间图并对中间图中的每一节点进行描述，逐个解析每个算子的输入和输出。离线模型生成器分析当前算子的输入数据来源，获取上一层中与当前算子直接进行衔接的算子类型，通过TBE算子加速库的接口进入算子库中寻找来源算子的输出数据描述，然

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Processing）服务，基于对视频的整体分析，提供封面、拆条、摘要等能力 功能描述 视频拆条：基于深度学习多模态信息分析技术，快速准确地把长视频分割成不同主题的片段，提高视频识别、剪辑、检索等处理的效率 视频封面：基于互联网在线视频的内容理解，快速输出具有代表性和吸引力的精彩封面 视频摘要：基于视频的内容相

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根据当前TBE框架可支持的计算描述API，可采用如下公式来表达Sqrt算子的计算过程 算子代码的实现可分为以下步骤： 1.算子入参 shape：Tensor的属性，表示Tensor的形状，用list或tuple类型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：Tensor的数据类型，用

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华为云好望商城打手机智能检测主要应用于禁止打手机的场景下,利用智能摄像机的前端AI技术对现场的视频进行实时分析,自动检测是否有人员打手机,实时上报违章人员信息,提高作业安全。 商品介绍 随着科技的进步，社会的发展，手机在人们生活中占了很大的比重，随着手机使用的普及，为防止作业人员一边作业一边打手机的情况，从而导致

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