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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：百科何使用深度学习框架MindSpore进行模型开发与训练？又如何在ModelArts平台训练一个可以用于识别手写数字的模型呢？让我们来一探究竟吧。 数据集的选择与准备 机器学习中的传统机器学习和深度学习都是数据驱动的研究领域，需要基于大量的历史数据对模型进行训练，再使用模型对新的数来自：百科
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。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![]()
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较高算力和能好的。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![]()
并实现售卖机的智能化运营，是一个贯穿数据开发、数据采集、数据挖掘应用的完整项目。 目标学员 希望了解AI与IoT技术结合场景实现方法并掌握其开发能力的人员。 课程目标 通过学习本课程，学员可以对设备接入IoT平台上报数据，基于AI对设备上报数据进行分析预测的实际应用场景有一个了解。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![]()
行存储是指将表按行存储到硬盘分区上，列存储是指将表按列存储到硬盘分区上。默认情况下，创建的表为行存储。行存储和列存储的差异请参见下图。 图中，左上为行存表，右上为行存表在硬盘上的存储方式。左下为列存表，右下为列存表在硬盘上的存储方式。 云数据库 GaussDB 行、列存储有如下优缺点： 存储模型 优点来自：专题![]()
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一站式数据存储管理 一站式数据存储管理 对象存储服务（Object Storage Service， OBS ）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。到目前为止，OBS支持4种存储类别：标准存储、低频访问存储、归档存储、深度归档存储（受限公来自：专题![]()
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作为一个记录，列模型数据库以一列为一个记录。（这种模型，数据即索引，IO很快，主要是一些分布式数据库） 键值对模型：存储的数据是一个个“键值对” 文档类模型：以一个个文档来存储数据，有点类似“键值对”。 常见非关系模型数据库： 列模型：Hbase 键值对模型：redis,MemcacheDB来自：百科
