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- 神经网络 深度学习 推荐书籍 内容精选 换一换
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华为云计算 云知识 昇腾AI软件栈神经网络软件架构 昇腾AI软件栈神经网络软件架构 时间：2020-08-18 17:03:43 为完成一个神经网络应用的实现和执行，昇腾AI软件栈在深度学习框架到昇腾AI处理器之间架起了一座桥梁，为神经网络从原始模型，到中间计算图表征，再到独立执来自：百科
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时间：2020-10-30 15:12:04 图像识别 （ Image Recognition ），基于深度学习和大数据，利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能来自：百科
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Engine）提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力，通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU，即Neural-network Processing Unit，神经网络处理器。 在维基百科中，NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”，释义是这样的：来自：百科![]()
采用最新一代语音识别技术，基于DNN（深层神经网络）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升 识别速度快 把语言模型，词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处领先地位 多种识别模式 支持多种实时语音转写模式，如流式一句话、连续和单句模式，灵活适应不同应用场景来自：专题![]()
RASR优势 识别准确率高 采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。来自：百科![]()
实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。来自：百科![]()
1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、来自：专题![]()
响应速度很快。 基于具体业务应用，推荐使用在线和离线混合识别，两路并行识别，基于结果置信度和响应时延综合仲裁使用哪一路结果，达到最优交互效果。 语音识别技术原理是什么? 语音识别系统在本质上来看就是一种模式识别系统，包含了特征争取模式匹配参考模式库等三个基本的单元。未知的语音在通来自：专题![]()
云享读书会《SQL优化核心思想》 时间：2020-12-10 09:08:17 华为云·云享读书会系列活动，每期会选取一本技术相关的畅销书籍，邀请领域专家领读，提炼书籍精华、分享领读视频，帮助大家快速积累专业知识。本期为系列活动的第6期，邀请华为高斯数据库主任工程师徐铭老师现身领读，教你快速掌握构建SQL优化解决方案的技能。来自：百科![]()
如何提高算子的计算性能？怎样修改现有算子的计算逻辑？昇腾AI软件栈不支持模型中的算子怎么办？别急别急，和我一起从单算子开发学习自定义算子开发吧！ 为什么要自定义算子 深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Operator，简称Op）。算子是一个函数空间到函数空间上的来自：百科![]()
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软件开发小白在华为云的学习成长经历 作为计算机新人，我通过网上的相关平台，筛选很多开发者高频使用的工具。前辈也同步推荐给我很多学习的平台和日常使用的工具，我也根据前辈提供方向进行探索，华为云提供了丰富的开发者生态，而且口碑在开发圈内得到了一致好评。因此我选择了在华为云平台上开启我的学习和工作成长之路。这里也是我工作起步的敲门砖。来自：百科![]()
时间：2020-12-08 11:48:25 华为云·云享读书会系列活动，每期会选取一本技术相关的畅销书籍，邀请原作者提炼书籍精华、分享领读视频，帮助大家快速积累专业知识。本期为系列活动的第5期，邀请书籍原作者-敏捷圈内大咖刘华现身领读，带你了解敏捷转型的高效实施策略。 课程简介 我们正处在一来自：百科![]()
云知识 框架管理器离线模型生成介绍 框架管理器离线模型生成介绍 时间：2020-08-19 17:00:58 离线模型生成以卷积神经网络为例，在深度学习框架下构造好相应的网络模型，并且训练好原始数据，再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等，最终生成调来自：百科
