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第3章 深度双向智能 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元域名华为 云桌面来自：百科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。 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的轻量级神经网络来自：百科
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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![]()
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![]()
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 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![]()
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 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。来自：百科![]()
如果教师上传的课堂重现的视频，学生在学习过程中也可以播放课堂重现的视频。 6、话题讨论 学生可以参与老师发起的话题讨论。 7、完成作业 学生可以在学习过程中完成老师推送的课堂作业，查看作业的列表。学生做作业的时候按照单题作答的方式做题，系统过定时自动保存学生的答案，学生也可以随时提来自：云商店![]()
移工作的完成。华为凭借着丰富的上云迁移经验，总结了一套通用的云迁移项目实施管理流程，为用户在实施云迁移工作时提供方法论上的参考。 迁移实施的关键指标: 业务中断时间 下图主要从离线迁移和在线迁移的对比上相对形象的做了迁移过程中，业务流程及业务停机时间的展示。 停机时间 = 最后一次数据增量同步时间来自：百科![]()
单个 CDN 节点的故障率不超过01%； 当CDN节点出现故障时，将用户切换到另外一个节点的时间不超过5s； CDN设备存储支持热插播技术，更换磁盘不影响用户的请求访问。 由于性能的个性化需求，自建CDN的原因就是传统商业CDN无法满足业务定制的需求。自建CDN是自行开发和管理相应的CDN系来自：百科![]()
华为云计算 云知识 弹性公网IP支持的监控指标介绍 弹性公网IP支持的监控指标介绍 时间：2020-03-24 16:49:54 公网IP 功能说明 本文定义了弹性公网IP和带宽上报 云监控 的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控提供的管理控制台或API接口来自：百科![]()
FunctionGraph服务的监控指标参考:函数监控指标 获取指定时间戳:示例 Libc支持接口 SDK概述:API接口与SDK的对应关系 函数工作流 :获取指定函数的版本列表 修订记录 查询函数流:URI API概览 获取指定时间段的函数运行指标:URI 场景2：实名入会:业务流程来自：百科![]()
指标数据，聚合指标数据保留时间根据聚合周期不同而不同，具体如下： 聚合周期为5分钟的指标数据，指标数据保留10天； 聚合周期为20分钟的指标数据，指标数据保留20天； 聚合周期为1小时的指标数据，指标数据保留155天； 聚合周期为4小时的指标数据，指标数据保留300天； 聚合周期为1天的指标数据，指标数据保留5年。来自：百科![]()
已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。借助教育大数据能够对学习者的所有信息进行系统的整理和分析，例如可以运用大数据设计教育环境，完善教学的场景，配置教育试验场景等，这些都能够充分的调用学生群体在学习领域中的主动性和积极性，对教育领域的发展有不可估量的作用。 教育大数据中心逻辑结构图来自：云商店![]()
角色： IAM 最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权 IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。来自：专题
