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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。来自：百科来自：百科
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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。来自：百科![]()
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。来自：百科![]()
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来自：百科![]()
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 物联网平台来自：百科![]()
、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来自：百科![]()
据处理的低效，一步步成长为别人眼中的“数据大神”。 01 自动求和、求平均值 日常数据处理中，我们经常需要用到求和或求平均值等基本操作。在石墨表格里，我们只需要插入相关公式、下拉填充、双击修改引用区，自动求和、求平均值等操作就可以一气呵成。 如果你觉得公式操作太复杂，那还有一个更来自：云商店![]()
2）发放服务对接产线，云端发放和产线发放无缝衔接，提高安全性和效率 3）提供设备引导服务，设备上电后通过引导服务获取正确IoT hub地址 2、多种发放策略选择，满足不同述求 （1）静态配置策略 为每个设备静态指定目标IoT hub实例 （2）最低延迟配置策略 为设备分配就近IoT hub接入，时延最小 （3）自定义配置策略来自：百科![]()
接下来，我们就以一个简单的单算子开发为例，了解一下开发过程。 -目标： 用TBE-DSL方式开发一个Sqrt算子 -确定算子功能： Sqrt算子功能是对Tensor中每个原子值求开方，数学表达式为y= -确定使用的计算接口： 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：来自：百科![]()
载鲲鹏920处理器及25GE智能高速网卡，提供强劲鲲鹏算力和 高性能网络，更好满足政府、互联网等各类企业对云上业务高性价比、安全可靠等诉 求。 鲲鹏内存优化型，KM1型 弹性云服务器 搭载鲲鹏920处理器及25GE智能高速网卡，提供大480GB基于 DDR4的内存实例和高性能网络，擅长处理大型内存数据集和高网络场景。来自：百科![]()
3、遇到多条件统计计数时，一定要想到用 COUNTIFS 函数，比如案例里分分钟统计完淘宝平台销量大于 200 的商品！ 4、根据指定条件求平均值，快将 AVERAGEIF 函数拿去计算各部门平均业绩，计算各班级平均分，简简单单超实用！ 5、3 秒批量提取身份证出生日期，MID 函数真是太实用！来自：云商店![]()
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联网数据容易出现丢失，异常，重复等问题。 面对这些特点，造成了几个挑战： 怎样尽可能的降低存储的成本，企业可能通常有要求存储好几年数据的述求，而IoT数据体量大，几年的存储量很可能是一个天文数字。那么如何能找到尽可能的低成本存储解决方案就是一个不能忽视的问题。 怎样从价值密度低的来自：百科
