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- 基于深度学习理论的课堂教学实践 内容精选 换一换
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来自：百科华为云计算 云知识 基于鲲鹏BMS的Hadoop调优实践 基于鲲鹏BMS的Hadoop调优实践 时间：2020-12-01 14:32:39 本实验帮助指导用户在短时间内，了解大数据组件Hadoop在鲲鹏上的部署步骤，体验Hadoop组件在鲲鹏上的基本调优思路。 实验目标与基本要求来自：百科
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nx服务的容器服务部署，并进行验证。 实验目标与基本要求 通过本手册用户将了解到： 1）整个K8S系统的安装和配置 2）通过管理计算节点，创建特定功能的容服务 3）基本K8S命令，管理计算节点的容器服务 4）容器的网络配置，完成服务功能性验证 实验摘要 1. 实验环境准备 2. 配置开发环境来自：百科，但可能存在一定的生产安全风险。 一种是Master加Agent模式。Master节点主要是处理调度构建作业，把构建分发到Agent实际执行，监视Agent的状态。业务构建发布的工作交给Agent进行，即执行Master分配的任务，并返回任务的进度和结果。 本实践采用Master来自：专题
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本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云 面向未来的智能世界，数字化来自：百科![]()
在浏览器地址栏，输入为您配置好的平台网址。打开网页后，点击页面顶部“登录” ，如 下图所示： 2 创建课堂教学 登录后，进入平台。点击进入一门开课，点击教学活动下的备课，如下图所示，添加课堂教学。 3 设置课堂教学内容 课堂教学创建完成后，设置课堂教学内容。 课堂教学内容支持视频、文档、投来自：云商店![]()
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：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![]()
信息化的细分场景： 智慧仓储主要聚焦于解决货物出入库、资产盘点、智能分拣、货物跟踪定位等场景中的关键问题。 仓储管理的痛点 在智慧仓储覆盖的四大场景业务中，当前传统WMS系统或解决方案有如下几个问题。 出入库场景 一般使用基于面单扫描的扫描枪进行人工扫描，在货车到达仓库门的时候，来自：百科![]()
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。 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 基于内容的灰度发布步骤 基于内容的灰度发布步骤 时间：2021-07-01 11:42:59 基于内容的灰度发布。可根据请求的内容控制其流向的服务版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步骤1：发起金丝雀灰度任务，选择一个服务进行灰度发布；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于权重的灰度发布步骤 基于权重的灰度发布步骤 时间：2021-07-01 14:11:38 灰度发布功能 – 基于权重的灰度发布，可根据需要灵活动态的调整不同服务版本的流量比例。 步骤1：发起金丝雀灰度任务，选择一个服务进行灰度发布； 步骤2：给选定服务创建灰度版；来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 基于鲲鹏的华为云混合云平台 基于鲲鹏的华为云混合云平台 时间：2021-05-28 10:21:45 鲲鹏 云计算 H CS 6.5.1/8.0是基于鲲鹏的华为云混合云平台。 它支持x86和鲲鹏混合部署； 支持容器多集群模式部署； 容器管理面支持容灾高可用，数据面支持应用多AZ部署；来自：百科![]()
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更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此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，上一层的输出来自：百科![]()
Computing）技术的发展已经成为当今科技领域的热点之一。AIGC技术的发展可以追溯到人工智能和图形计算两个领域的发展历程。人工智能技术的兴起，使得计算机能够模拟人类的智能行为，而图形计算技术的进步，则赋予了计算机处理视觉信息的能力。这两者的结合，为AIGC技术的诞生提供了坚实的基础。 如来自：百科
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