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。 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。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元 域名 华为 云桌面

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5. 优化器 6. 神经网络类型 7. 常见问题 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。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。

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所示，简单总结一下： 1. 使用MindSpore提供的基本模块进行前线网络开发。 2. 对数据进行处理和增强以便得到更好的数据输入。 3. 利用前线网络构建训练模型，并进行模型保存和推理。 说起来可能平淡无奇，但是实验终究需要自己亲自动手才能体会其中的无限乐趣。 看到这里，想必

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华为云计算 云知识 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--深度学习 时间：2020-12-15 15:23:12 深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问

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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较高算力和能好的。

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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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完整项目。 目标学员 希望了解AI与IoT技术结合场景实现方法并掌握其开发能力的人员。 课程目标 通过学习本课程，学员可以对设备接入IoT平台上报数据，基于AI对设备上报数据进行分析预测的实际应用场景有一个了解。 课程大纲 第1章 解读AI与IoT融合 第2章 物联终端，数据源头

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两种模式，既支持集团统一管理，也支持各单位自行管理，如组织模型、业务流程、业务应用、门户空间、基础设置等。 （3）支撑灵活调整： 随着企业规模增长、业务复杂度上升，组织的变动也会更加频繁，灵活、快速的调整组织也越来越迫切，致远组织模型能够很好地支持这种调整。 l 人员的调整：支持

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深度学习和神经网络 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。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元域名华为云桌面

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一致性(Consistency)：事务的执行结果必须是使数据库从一个一致性状态转到另一个一致性状态。 隔离性(Isolation)：数据库中一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务的内部操作及使用的数据对其他事务是隔离的，并发执行的各个事务不能相互干扰。 持久性(Durab

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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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方案优势 1. 行业应用上算法开发经验积累丰富：算法会自动利用相关先验知识对深度学习模型的检测结果进行判别，排除误检测，准确可靠。利用数字图像处理技术和先进的深度学习技术，可对厨房进行全天候智能监测。 2. 针对客户需求进行定制化功能开发：针对不同行业应用需求，进行定制化功能；采用

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户，用户通过实时访问和调用API获取 图像搜索 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。

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主要介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行训练、多机多卡数据并行训练。同时，也提供了分布式训练的适配教程和分布式调测的代码示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 了解更多 收起 展开 模型训练加速 收起 展开 针对AI训练场景中大模型Checkpoin

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手把手带你进行 AI 模型开发和部署 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 时间：2021-04-27 14:56:49 内容简介： 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本，然而AI落地的过程确并不容易，AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优

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，系统经过处理，生成语音对应的文字。 录音文件识别：对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 ASRC优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景和语料进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界

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数学能力：具备基础的运算能力 行业内容生成 文案生成：根据行业需求完成营销文案、公关稿件、公文、股评等创作型任务 要点生成：根据行业属性自动搜索和分析相关内容，生成要点 表格生成：根据行业需求将字段以图表的形式返回呈现 行业知识理解 开卷问答：针对标准发文内容进行阅读理解和问答 文本摘要

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媒资推荐场景中，通常对实时性要求比较高，用户产生的行为需要得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES 提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。

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键值：物理模型一般不使用PRIMERY KEY，更多的使用UNIQUE+NOT NULL约束来实现。因为用主键约束对数据质量过高，所以在物理实现上，一般会降低约束性要求，主键更多的反映在逻辑概念上； 正则化：逻辑模型设计尽量做到满足三范式标准，进行规范化设计；物理模型追求性能要进行反范式化，就是非正则化处理。

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模型仓库，支持训练和运行环境，生成的模型托管于模型仓库，可应用于数据挖掘、主动评价、智能决策、资源调配等业务场景。用户可以在模型训练场中进行模型的构建和训练，并在模型仓库中进行模型的管理和部署。这使得用户能够持续优化模型性能，提升AI应用的效果和价值。 灵活定制 AI开发平台 支持

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