华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间：2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特

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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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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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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，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann

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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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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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华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要

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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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华为云计算 云知识 事务具有哪些特征 事务具有哪些特征 时间：2021-07-01 18:04:52 数据库管理 数据库 数据系统 事务是用户定义的数据操作系列，这些操作作为一个完整的工作单元执行。具有以下几点特征： 原子性(Atomicity)：事务是数据库的逻辑工作单位，事务中的操作，要么都做，要么都不做。

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华为云计算 云知识 特征工程 特征工程 时间：2020-12-10 17:26:36 推荐系统中的特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理，形成的结果用于排序策略的训练。 链接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-res/res_01_0006

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手把手教你玩转 人脸识别 ，初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括：人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习，了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类 第3节 图像的特征提取 第4节 初探深度学习 第5节

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图像处理基本任务 第5章 特征提取与传统图像处理算法 第6章 深度学习与卷积神经网络 第7章 图像处理实验 华为云开发者学堂 华为官方云计算技术培训学习平台，致力于打造精品课程，在线实验，考试及认证一站式云计算技术人才培训平台，打造了“学、练、考、证”一站式学习与体验平台，为用户提供

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结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似 图像搜索 。 产品功能 海量图片搜索 大规模搜索引擎可支持亿级图片检索。 预置特征抽取模型 预置垂直行业特征提取模型和细颗粒度特征组合，为用户快速构建图像检索能力。 稳定可靠 可提供企业级稳定的图片搜索服务，秒级响应能力。 个性定制 可根据用户的特定场景，进行图像搜索定制化服务。

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES 电商推荐 RES+媒资应用场景

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03:04 图片文字提取文字识别API使用指导 图片文字提取文字识别 OCR 使用API 图片文字提取文字识别API使用指导 图片文字提取文字识别 OCR 01:59 图片文字提取非支持的图片类型报错 图片文字提取文字识别 OCR 图片文字提取非支持的图片类型报错 图片文字提取文字识别 OCR

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详情。 由浅入深学习 您可以参考成长地图，由浅入深学习使用OCR。 功能介绍 通过功能介绍章节的内容，了解OCR不同类别的文字识别功能，包括通用类文字识别、证件类文字识别、票据类文字识别。 入门使用 OCR以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用OCR服务。

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应用开发. 文字识别服务课程 通过本课程的学习，了解文字识别的特性、解决方案等，并掌握其申请和使用方法。 图片文字提取工具的常见问题 图片文字提取工具的常见问题 为您解答提取图片文字的常见问题，更多问题答疑请前往 了解更多 为您解答提取图片文字的常见问题，更多问题答疑请前往 了解更多

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通过接入实时数据，实时更新用户画像和物品画像，及时捕捉用户兴趣变化，快速反馈用户需求，为及时调整推荐策略提供依据。 精排策略 推荐系统的特征工程可从原始数据中分析历史用户画像、物品画像，自动学习特征信息以供AI模型训练。内置了多种排序算法，可根据业务需求选择适当的算法进行训练，以使推荐结果以更合适的顺序呈现。

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，这会导致提取到的特征纯度不足，直接影响到检测结果的准确性； 3. 源码特征提取优点： 正好可以解决从二进制文件中生成特征的短板问题，不需要编译可以大大提升自动化出来水平和提取效率，提取到的特征只限于源代码中的特征和其他无关，提取到的特征纯度很高。 4. 源码特征提取缺点： 针对

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员打手机行为，加强安全管控。 打手机智能检测算法是基于人工智能技术领域中的深度学习技术，结合大数据，使用大量的人员打手机图片数据采用监督学习的方式进行智能检测训练。算法采用深度卷积神经网络提取数据中关键特征，忽略图片数据中的不相关信息，并结合业务逻辑进行推理判断。 将训练完成后的

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