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    深度学习量化交易 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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    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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  • 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

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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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  • 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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    华为云计算 云知识 云市场交易统计管理 云市场交易统计管理 时间:2021-03-19 16:01:32 云市场 服务商指南 商品管理 华为云云市场服务商在“经营数据分析>总览分析”页面可以根据商品类别、交易时间、商品名称等维度,查看截止至前一日24点的交易统计信息。 操作步骤 1、进入卖家中心页面。

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  • 云市场交易明细查询

    2、单击左侧导航的“交易管理 > 交易明细管理”。进入交易明细列表页面。 3、选择商品类型页签,输入查询条件,筛选出需要查看的目标订单。 4、单击目标订单左侧,查看该笔订单的账单详情。 5、单击右侧操作栏的“查看账单”,进入账单详情页面。 说明: 每日8点后可查看前一日24点前的交易明细。

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  • GaussDB适用于金融互联网交易

    华为云计算 云知识 GaussDB 适用于金融互联网交易 GaussDB适用于金融互联网交易 时间:2021-06-16 17:34:19 数据库 GaussDB适合各中小银行互联网类交易系统,比如移动APP类、网站类等,具备兼容业界主流商业数据库生态、高性能、安全可靠等特点,推荐主备形态。具有如下2个主要优势:

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  • 内容审核-Content Moderation

    Moderation 时间:2020-10-29 14:35:57 内容审核 服务基于深度学习技术对图像、视频、文本内容中的不合规信息进行自动检测,方便用户对不合规信息快速处理,帮助用户提高审核效率。 产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。

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  • 内容审核应用场景

    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: 视频直播 响应速度速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴、政治敏感类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 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。

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  • 框架管理器离线模型生成介绍

    量化度(Scale)和量化偏移(Offset)两个参数。在数据量化过程中,指定无偏移量化时,数据都采用无偏移量化模式,计算出量化数据的量化度;如果指定数据偏移量化,则数据采用偏移模式,则会计算输出数据的量化度和量化偏移。在权重量化过程中,由于权重对量化精度要求较高,因此始终采用

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