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et-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，同时还可降低网络中的参数和计算量；全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的来自：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![]()
华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要来自：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![]()
NB-IoT| NB-IoT 协议栈和物理层（一） 深扒 NB-IoT| NB-IoT 协议栈和物理层（一） 时间：2022-11-15 14:23:13 物联网 NB-IoT物理信道是比较复杂的一块内容，这一讲带大家了解下协议栈和物理层。 一、无线帧结构 1）时域 上 行 15KHz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![]()
络、虚拟网络、物理网络作为网络故障分析诊断切入点，以三层网络路径拓扑为核心，端到端实现三层网络路径可视化。三层网络路径之间通过映射规则，互相关联，动态映射，对三层网络运维进行整合，实现了三层网络统一可视、统一运维，解决了三层网络链路相互割裂，独立运维的弊端。 一、基于静态网络配置的逻辑网络仿真验证来自：百科![]()
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个算子。于我们而言，我们所开发的算子是网络模型中涉及到的计算函数。在Caffe中，算子对应层中的计算逻辑，例如：卷积层（ConvolutionLayer）中的卷积算法，是一个算子；全连接层（Fully-connectedLayer，FClayer）中的权值求和过程，也是一个算子。来自：百科![]()
这些网站并不会全部都做最高级别的安全防护系统，所以他们如果攻击网站会带给他们利益产出。应用特点是所有访问网站的请求都会通过应用层，所以有攻击的时会在应用层自动识别出攻击的类型，特征。这时候 WAF 就会根据相应的规则来阻断恶意请求的访问。 WAF的主要功能是什么呢？ 1、WAF可以对来自：百科![]()
次分别为L3应用使能层、L2执行框架层、L1芯片使能层和L0计算资源层。工具链主要提供了程序开发、编译调测、应用程序流程编排、日志管理和性能分析等辅助能力。 L3应用使能层 L3应用使能层是应用级封装，主要是面向特定的应用领域，提供不同的处理算法。应用使能层包含计算机视觉引擎、语来自：百科![]()
封禁：帮助您一键封禁来自指定国内省份或海外地区的IP的访问请求。 Web应用防火墙 能在应用层理解分析HTTP会话，因此能有效的防止各类应用层攻击，同时他向下兼容，具备网络防火墙的功能。 传统防火墙可保护服务器之间的信息流，而Web应用程序防火墙则能够过滤特定Web应用程序的流量。来自：百科![]()
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