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云知识 大V讲堂——神经网络结构搜索 大V讲堂——神经网络结构搜索 时间：2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS)来自：百科
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MEC ARM迁移工具体验 华为5G MEC ARM迁移工具体验 时间：2020-12-02 09:44:43 实验指导用户通过华为5G MEC ARM迁移工具打包制作镜像迁移部署到鲲鹏云服务器。 实验目标与基本要求 通过本实验，您将能够： ① 使用华为5G MEC ARM迁移工具制作打包镜像。来自：百科华为云计算 云知识 华为TaiShan ARM原生应用解决方案介绍 华为TaiShan ARM原生应用解决方案介绍 时间：2020-12-15 15:06:28 本课程主要面向鲲鹏合作伙伴和开发者，介绍华为TaiShan ARM原生应用解决方案的特点。 课程简介 课程主要内容包括来自：百科
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华为云计算 云知识 ELB调度算法有哪些 ELB调度算法有哪些 时间：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服务器 负载均衡 算法模型 ELB调度算法有轮询、最少连接、源IP三种算法，其算法策略各不相同。 1.轮询 权重：支持 算法策略：根据后端服务器的权重，按来自：百科![]()
流程编排器负责完成神经网络在昇腾AI处理器上的落地与实现，统筹了整个神经网络生效的过程。 数字视觉预处理模块在输入之前进行一次数据处理和修饰，来满足计算的格式需求。 张量加速引擎作为神经网络算子兵工厂，为神经网络模型源源不断提供功能强大的计算算子。 框架管理器将原始神经网络模型转换成昇来自：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![]()
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 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必来自：百科![]()
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，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。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。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 时间：2020-12-09 09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 计算服务：让算力释放算法之美 计算服务：让算力释放算法之美 时间：2020-12-15 15:21:01 华为云IaaS服务系列课程之计算服务。 通过当前市场上计算产品构成：通用计算、异构计算、专属计算三种产品构成了解华为云计算服务的产品内容以及常见使用操作。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 万里眼高空抛物智能追溯算法 万里眼高空抛物智能追溯算法 时间：2020-12-31 11:29:40 视频监控 视频检测 华为云好望商城万里眼高空抛物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超过百分之95检测率。 2）误报率低，算法可过滤雨雪，树木，飞鸟等干扰。 3）支持CD系列相机。来自：云商店![]()
go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 时间：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在对程序做安全审计、漏洞检测时，通常都需要对程序做逆向分析，本文在没有符号表的情况下，提出了一种恢复函数名称的算法，方便对go语言二进制文件进行逆向分析，提升分析效率。来自：百科![]()
的处理算法。应用使能层包含计算机视觉引擎、语言文字引擎以及通用业务执行引擎等，其中： 1、计算机视觉引擎面向计算机视觉领域提供一些视频或图像处理的算法封装，专门用来处理计算机视觉领域的算法和应用。 2、语言文字引擎面向语音及其他领域，提供一些语音、文本等数据的基础处理算法封装等，来自：百科![]()
华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间：2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分： 1. 内存分配：给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别：识别哪些对象是垃圾 3.来自：百科![]()
。 创建算法 进入ModelArts控制台，参考创建算法操作指导，创建自定义算法。在配置自定义算法参数时，需关注“超参”和“支持的策略”参数的设置。 对于用户希望优化的超参，需在“超参”设置中定义，可以给定名称、类型、默认值、约束等。 单击勾选自动搜索，用户为算法设置算法搜索功能来自：专题![]()
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 LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet， 其来自：百科
