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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。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章来自:百科来自:百科
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适用场景: 视频处理:图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联网直播和AR/VR等视频应用,需要大量的实时计算能力,普通的云服务器难以满足性能需求,FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案,是视频类场景的理想选择。 机器学习:机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,来自:百科内(具体请以各个服务API文档为准)。 文字识别如何提高识别速度? 识别速度与图片大小有关,图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间,因此建议在图片文字清晰的情况下,适当压缩图片的大小,以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。根据实践经验,一般建议证件类的小图(文字少)在1M来自:专题
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MetaStudio 的计费详情,请参考计费说明。 视频合成失败如何处理? 视频合成失败时,请您根据界面提示信息进行问题定位及修改。 提示“视频名称包含非法字符” 请您根据要求修改导出文件名称中的敏感字符。 提示“资产名称重复” 请您根据要求重新修改导出文件的名称。 视频任务合成状态一直显示“待合成” 可能是由于当前视频任务正在等待队列中,请您耐心等待。来自:专题
表2 语音识别 的应用场景 语音合成的应用场景 语音合成的应用场景如表语音合成的应用场景所示。 表3语音合成的应用场景 实时语音转写的应用场景 实时语音转写的应用场景如表实时语音转写的应用场景所示。 表4实时语音转写的应用场景 定制语音合成的应用场景 定制语音合成的应用场景如表定制语音合成的应用场景所示。来自:百科
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