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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自：百科网络的基本结构，可谓入门级神经网络模型。本次实践使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。输入层用于输入数据；卷积层通过卷积运算对输入进行局部特征提取；池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率，从而降低输出对位置和形变的敏感度，同时还可来自：百科
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方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度：计算相似性的常见方法（28种）是将一段二进制代码表示为向量或一组特征，使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度：对于多维向量数据相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。来自：百科![]()
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![]()
为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的数据，同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力，在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 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。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![]()
、自动机器学习等领域。 课程简介 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来自：百科![]()
华为云计算 云知识 Docker镜像的分层结构 Docker镜像的分层结构 时间：2021-06-30 18:36:45 Docker镜像的分层结构： 新镜像是从 base 镜像一层一层叠加生成的。每安装一个软件，就在现有镜像的基础上增加一层。 镜像分层最大的一个好处就是共享资源。比如说有多个镜像都从相同的来自：百科![]()
华为云计算 云知识 CNCF的项目成熟度模型 CNCF的项目成熟度模型 时间：2021-06-30 18:22:10 CNCF的项目成熟度模型如下图所示： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
华为云计算 云知识 DAS 中表结构对比的操作 DAS中表结构对比的操作 时间：2021-05-31 18:02:55 数据库 在结构方案界面，我们可以对比两个库内的表的表结构，并且可以选择是否在对比之后进行同步。 步骤1 创建表结构对比与同步任务； 步骤2 选择基准库与目标库； 步骤3来自：百科![]()
时间：2020-09-16 11:27:14 图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与 图像识别 技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming I来自：百科![]()
。 云数据库 GaussDB 查询表 · SELECT语句中禁用慎用通配符字段“*”。 使用通配符字段查询表时，如果因业务或数据库升级导致表结构发生变化，可能出现与业务语句不兼容的情况。 因此业务应指明所需查询的表字段名称，避免使用通配符。 · 带有LIMIT的查询语句中必须带有ORDER来自：专题![]()
2.1 大颗粒度检测方法：根据源代码文件的相似度来判断属于什么组件和版本；文件相似度可以基于hash的严格匹配方法，也可以根据文本相似度匹配方法；这种匹配方法的优点是效率高，匹配速度极快，确定是也很明显，基于hash的容易漏报，基于文本相似度的准确率低； 2.2 细颗粒度检测方法：来自：百科![]()
文字转换成语音 适用于哪些场景 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析来自：专题
