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- 学算法要数学好吗 内容精选 换一换
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AI基础课程--数学基础知识 AI基础课程--数学基础知识 时间：2020-12-15 15:02:59 数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想和方法，是理解复杂算法的必要要素。人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上，想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学基础知识。 课程简介来自：百科
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V2.0系列课程。自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要方向，是一门融语言学、计算机科学、数学为一体的科学。本课程就NLP基本理论及应用做了介绍，包括NLP的语言模型，文本向量化，常用的NLP算法，NLP的关键技术及应用系统。 目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员 2、希望获得HCIP-AI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![]()
程知识、Linux知识，视觉方面要学图像处理等，同时还要有一定的数学基础。 二是学习不系统，很多书籍只介绍了AI发展的基础框架，缺乏专业的学习路径、技术讲解及具体场景的应用。 三是没有专家讲师带领指导，找不到人进行交流。尤其是非计算机专业的同学，学AI会比较难，因为做AI开发不像来自：百科![]()
如何提高算子的计算性能？怎样修改现有算子的计算逻辑？昇腾AI软件栈不支持模型中的算子怎么办？别急别急，和我一起从单算子开发学习自定义算子开发吧！ 为什么要自定义算子 深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Operator，简称Op）。算子是一个函数空间到函数空间上的映射O：X→X；从来自：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 第十六届中国研究生数学建模竞赛华为赛题作品提交 第十六届中国研究生数学建模竞赛华为赛题作品提交 时间：2020-12-11 10:44:46 中国研究生数学建模竞赛是一项面向中国研究生群体的学术竞赛活动，是广大研究生探索实际问题、开展学术交流、提高创新能力和培来自：百科![]()
志愿填报、专业职业测评等，为考生提供覆盖高一至高三的高考规划及志愿填报的课程服务。 2.2同步教辅资源 约 30 万条同步教辅资源。覆盖全学段全学科。资源类型主要包括： 1、教案学案：为教师备课提供有效支撑的参考资料，如教学设计、教案、说课等资源。 2、精品课件：依据整合设计方法来自：云商店![]()
己、合理进行选课和志愿填报提供科学的依据。 学情分析：语数外分、3+3 总分、单科语数外总分、3+3 总分、单科成绩分析、综合分析、档次/上线分析、上线临界分析、学习能力分析、学情分析报告…… 跟踪分析：比值系数跟踪、标准分跟踪、历次成绩跟踪、阶段性变化跟踪、科目变化跟踪、历次学期跟踪……来自：云商店![]()
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![]()
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![]()
搜索尝试的超参组数 int，一般在10-20之间，值越大，搜索时间越长，效果越好 avg_best_idx 要探索试验的几何分布平均，从按照分数排序的试验中选择 float，一般不建议用户修改 shrink_coef 随着更多的点被探索，邻域采样大小的减少率 float，一般不建议用户修改来自：专题
