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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华为云计算 云知识 逻辑模型建设的方法 逻辑模型建设的方法 时间：2021-06-02 14:25:16 数据库 在建设数据库的逻辑模型时，应当按照以下流程展开： 1. 建立命名规则； 2. 按照设计流程设计逻辑数据模型； 3. 确定实体和属性； 4. 确定实体与实体之间的关系； 5. 补充实体的非健值属性。

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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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华为云计算 云知识 逻辑模型中的实体 逻辑模型中的实体 时间：2021-06-02 10:32:53 数据库 根据实体的特点，逻辑模型中的实体划分为两类： 1. 独立型实体(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依赖于其他实体，可以独立存在。 2. 依赖型实体(Dependent

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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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华为云计算 云知识 E-R方法中的属性 E-R方法中的属性 时间：2021-06-02 10:15:59 数据库 E-R方法中，属性指描述实体性质或特征的数据项。 属于一个实体的所有实例都具有相同的性质。 这些性质和特征就是属性，比如学生的学号、姓名和性别等。 在概念模型中一般用圆角矩形框表示属性。

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华为云计算 云知识 E-R方法中的联系 E-R方法中的联系 时间：2021-06-02 10:17:41 数据库 大多数场合下面，数据模型里面关心的是实体之间的联系。E-R方法中，用“联系”描述实体内部以及实体之间的联系。在概念模型中一般使用菱形框表示联系。 文中课程 更多精彩课

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华为云计算 云知识 逻辑模型中的重要基本概念 逻辑模型中的重要基本概念 时间：2021-06-02 13:57:13 数据库 数据库设计的逻辑模型设计阶段，有以下这些重要的基本概念： 1. 实体就是描述业务的元数据。 2. 主键是识别实体每一个实例唯一性的标识。 3. 只有存在外

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E-R方法中的实体和实例 E-R方法中的实体和实例 时间：2021-06-02 10:14:00 数据库 E-R方法中，实体指具有公共性质并且可以相互区分的现实世界对象的集合，例如：老师，学生，课程都是实体。实体中每个具体的记录值，如学生实体中每个具体的学生，称之为实体的一个实例。

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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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并删去距离椭圆较远的边缘点,直至相邻两次迭代得到的椭圆的差别满足要求为止。 在油枕内取多条测温线，根据有油与无油部分存在温度差的特点，微分求出各测温线上灰度变化最大的分界点，迭代采用直线拟合并剔除偏差较大的点，得到油位分界线。最后计算椭圆中有油与无油部分的面积，将面积归算至油枕端面圆形中得到最终的油位值。

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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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蕴含了大量的知识，文本中的知识通常是非结构化的，图谱里的知识则是结构化的，针对一些下游任务，需要将其对齐进行统一的表示。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合

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华为云计算 云知识 使用ModelArts中开发工具学习Python 使用ModelArts中开发工具学习Python 时间：2020-12-01 10:31:05 本实验指导用户基于Notebook对Python编程语言有一个基础的认知，掌握Python的基础语法。 实验目标与基本要求 通过本实验，您将能够：

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使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 时间：2020-12-02 10:27:51 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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本文介绍了【防止过拟合的方法】相关内容，与您搜索的深度学习模型中防止过拟合的方法相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。

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