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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
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原始图像是黑白的，但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。 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![]()
华为云计算 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![]()
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![]()
第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章来自：百科![]()
华为云计算 云知识 使用ModelArts中开发工具学习Python 使用ModelArts中开发工具学习Python 时间：2020-12-01 10:31:05 本实验指导用户基于Notebook对Python编程语言有一个基础的认知，掌握Python的基础语法。 实验目标与基本要求来自：百科![]()
华为云计算 云知识 使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 时间：2020-12-02 10:27:51 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执来自：百科![]()
智慧教学云平台学生使用手册-学习直播课 智慧教学云平台学生使用手册-学习直播课 时间：2021-03-09 18:40:27 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 鲲鹏 商品链接：智慧教学云平台；服务商：北京中软国际教育科技股份有限公司 本文介绍中软国际智慧教学云平台学生使用指南之学习直播课。来自：云商店![]()
智慧教学云平台学生使用手册-云课堂学习 智慧教学云平台学生使用手册-云课堂学习 时间：2021-03-09 18:35:23 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 鲲鹏 商品链接：智慧教学云平台；服务商：北京中软国际教育科技股份有限公司 本文介绍中软国际智慧教学云平台学生使用指南之来自：云商店![]()
放课学习。 1、技术方向选课 学生登陆以后，可以通过导航窗口进入到课程的技术方向选课页面。 2、查看课程 选择想要学习的课程，可以进入到课程详细页面。 3、选课 学生可以选择开始学习课程，学生的学习进度为学生学习了章节的 PPT 和知识点视频 以后的总体进度。 4、课程学习 学生在学习过程中可以记录当前视频或者来自：云商店![]()
华为云大数据产品的使用方法，帮助商户发掘潜在客户。 通过网站用户消费行为分析实践，了解华为云大数据产品的使用方法 适合人群：大数据行业的开发工程师，社会大众和高校师生 培训方案：学习华为 MRS 相关技术，进行用户消费行为分析实践 技术能力：了解华为MRS相关技术，了解用户消费行为分析流程来自：专题![]()
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分的一个重要标准。 2、与其他计算机技术的交叉结合，计算机新技术层出不穷，数据库和其他计算机技术交叉结合，是数据库技术的一个显著特征。比如和分布式处理技术结合产生的分布式数据库和云技术结合产生的 云数据库 等。 3、面向应用领域发展数据库、新技术、通用数据库在特定领域无法满足应用需求来自：百科
