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- 深度学习面试编程题 内容精选 换一换
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深度学习计算服务平台是中科弘云面向有定制化AI需求的行业用户，推出的 AI开发平台 ，提供从样本标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发能力，帮助用户快速训练和部署模型，管理全周期AI工作流。平台为开发者设计了众多可帮助降低开发成本的开发工具与框架，例如AI数据集、AI模型与算力等。来自：其他6:00 赛题发布时间：3月31日9:00 作品提交时间：4月8日9:00-4月27日18:00 复赛： 赛题发布时间：4月28日9:00 作品提交时间：5月6日9:00-5月16日下午 资源领取（复赛资源按团队发放，请各参赛队长登录领取。此链接5月18日失效） 赛题介绍 通过金来自：百科
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参赛报名时间：3月30日16:00-4月27日16:00 赛题发布时间：3月31日9:00 作品提交时间：4月8日9:00-4月27日18:00 复赛： 赛题发布时间：4月28日9:00 作品提交时间：5月6日9:00-5月16日下午 赛题介绍 通过金融风控的资金流水分析，可有效识别循环转来自：百科参赛报名时间：3月30日16:00-4月27日16:00 赛题发布时间：3月31日9:00 作品提交时间：4月8日9:00-4月27日18:00 复赛： 赛题发布时间：4月28日9:00 作品提交时间：5月6日9:00-5月16日下午 赛题介绍 通过金融风控的资金流水分析，可有效识别循环转来自：百科
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参赛报名时间：3月30日16:00-4月27日16:00 赛题发布时间：3月31日9:00 作品提交时间：4月8日9:00-4月27日18:00 复赛： 赛题发布时间：4月28日9:00 作品提交时间：5月6日9:00-5月16日下午 赛题介绍 通过金融风控的资金流水分析，可有效识别循环转来自：百科![]()
加考试的时候按照考试设置的答题方式（单题作答或者试卷作答）的做题，系统过定时自动保存学生的答案，学生也可以随时提交答案。教师完成考试的试卷判阅以后，学生可以查看当前考试的成绩单。学生完成考试以后，如果只有客观题，系统会自动判阅考试，有客观题需要等带教师判阅考试，判阅完成以后，学生可以查看当前考试的答题情况。来自：云商店![]()
造个性化自适应学习平台，实现课内学习向课外学习的延展，帮助每个学生实现弹性有效的针对性自主学习； 区域网络学习中心功能框架 （2）家庭教育 通过建设家庭教育平台，让家长通过家庭教育的系统学习，拥有亲子教育能力、自我管理能力、经营幸福家庭的能力。 （3）老年开放学院 老年教育作为终来自：云商店![]()
点击新建习题，选择题型，可手动录入习题。 习题题型包括单选、多选、判断、填空（自动评分、人工评分）、简答题、计算题、编程题（自动评分、人工评分）、函数题（自动评分、人工评分）、ACM编程题。 4、归档课程 可按类型筛出课程，将归档课程恢复或删除。 5、资源库 平台资源库提供课程库、项目库和习来自：云商店![]()
“金融”、“政府”、“大数据”、“ARM原生应用”和“开放命题”5个赛题，各赛题奖项设置一致，详情如下： 一等奖：5个团队(每赛题1个团队)，每团队奖励：5万现金； 二等奖：5个团队(每赛题1个团队)，每团队奖励：3万现金； 三等奖：5个团队(每赛题1个团队)，每团队奖励：2万现金； 优胜奖：若干个来自：百科![]()
1.体验和分享ICT技术在行业的深度创新和最佳实践； 2.深度了解机器学习、深度学习、鲲鹏、昇腾、容器、微服务、DevOps、数据库、 区块链 、数据通信、移动边缘计算等ICT开放能力； 3.了解异构计算、量子计算、函数编程等前沿理论和未来技术； 4.深度参与openEuler、ope来自：百科![]()
注：大赛承办方和技术支持单位如有机会接触赛题背景业务、产品、数据的员工，则自动退出比赛，放弃参赛资格。 【赛事时间安排】 初赛（2019.7.30-2019.9.10）：2019年7月30日报名入口正式启动，8月10日开放初赛代码提交入口，同时进行系统自动判题打分，参赛选手报名成功后，每天提来自：百科![]()
讨代码大模型的起源、发展、优势以及应用，同时结合华为云CodeArts Snap智能编程助手案例，分析其在赋能开发者高效、可信开发方面的作用，以满足日益增长的人才需求。 代码大模型起源于深度学习与自然语言处理技术的交叉发展，其核心理念是通过大量的训练数据与复杂的神经网络结构，实现来自：百科![]()
【参赛对象】 大赛面向全社会开放，个人、高等院校、科研单位、企业、创客团队等人员均可报名参赛。 注：大赛承办方和技术支持单位如有机会接触赛题背景业务、产品、数据的员工，则自动退出比赛，放弃参赛资格。 【赛程安排】 本次大赛分为初赛、决赛两个阶段，具体安排如： 初赛：11月19日-12月26日来自：百科![]()
低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和低来自：百科![]()
行提问。学生在学习或者查看课程的时候，可以完成课程相关联的练习题。学生进入课程作业以后，完成作业题，做作业的过程中，系统会自动保存学生答案，学生完成全部答案以后，提交答案。学生做作业完成，提交答案以后，通过作业后的详细按钮可以查看当前作业的对错情况，可以查看客观题的正确率，也可以来自：云商店
