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- 深度学习序列识别应用 内容精选 换一换
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磨。 流量洪峰下，用户面临业务突发诉求 促销活动中，出现爆发性的用户访问和下单请求时可能会出现如下问题 CPU飙升：序列化和反序列化、高频日志输出、大量反射的应用是CPU飙高的主要原因。而大多数核心的业务对请求响应时间又有着比较严格的要求，这就对单实例的CPU性能提出了严格的要求。来自：百科来自：云商店
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先地位。 多种识别模式 支持多种实时语音转写模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 语音识别 语音识别服务可以实现1分钟以内、不超过4MB的音频到文字的转换来自：百科
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0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。来自：百科![]()
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![]()
OCR证件识别 OCR证件识别 证件类OCR（Card OCR），支持身份证识别、行驶证识别、驾驶证识别、护照识别、营业执照识别、银行卡识别、道路运输证识别、车牌识别、名片识别、VIN码识别、道路运输从业资格证识别等卡证图片上有效信息的自动识别和关键字段结构化提取。 OCR证件识别应用场景来自：专题![]()
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09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节来自：百科![]()
OCR图片识别 OCR图片识别 文字识别OCR提供在线文字识别服务，将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的文字识别成可编辑的文本。OCR文字识别支持证件识别、票据识别、定制模板识别、通用表格文字识别等。 OCR通用文字识别 通用类OCR（General OCR），支持表格识别、文来自：专题![]()
。4个层次分别为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来自：百科
