把每个网络设备商的控制层面合到一起，然后由集中化的控制平面来统一控制（可以掌握全局网络，可以动态的优化分配全局网络和运维）底层网络设备，进行数据转发。

PART 1 深度学习简介目录PART 1 深度学习简介1.1 人工智能、机器学习与深度学习1.2 深度学习的发展历程1.3 深度学习的应用1.3.1 计算机视觉1.3.2 语音识别1.3.3 自然语言处理1.3.4 人机博弈1.4深度学习工具介绍和对比1.1 人工智能、机器学习与深度学习一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。...

PART 1 深度学习简介目录PART 1 深度学习简介1.1 人工智能、机器学习与深度学习1.2 深度学习的发展历程1.3 深度学习的应用1.3.1 计算机视觉1.3.2 语音识别1.3.3 自然语言处理1.3.4 人机博弈1.4深度学习工具介绍和对比1.1 人工智能、机器学习与深度学习一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。...

把每个网络设备商的控制层面合到一起，然后由集中化的控制平面来统一控制（可以掌握全局网络，可以动态的优化分配全局网络和运维）底层网络设备，进行数据转发。

对于预训练模型，最核心的要素是从无标注的数据中去学习，通过自监督的一些任务去做预训练，得到丰富的知识。在具体的应用中，会引入一些任务相关的数据，去调整模型；相当于在这个已经预训练训练好的模型上（获得通用知识），引入任务相关数据，对具体的任务去进行一些适配，最终得到一个解决具体任务额模型。最早追溯到transfer learning 迁移学习，某种程度上，预训练模型就是在做一个transfer le

对于预训练模型，最核心的要素是从无标注的数据中去学习，通过自监督的一些任务去做预训练，得到丰富的知识。在具体的应用中，会引入一些任务相关的数据，去调整模型；相当于在这个已经预训练训练好的模型上（获得通用知识），引入任务相关数据，对具体的任务去进行一些适配，最终得到一个解决具体任务额模型。最早追溯到transfer learning 迁移学习，某种程度上，预训练模型就是在做一个transfer le

PART 1 深度学习简介目录PART 1 深度学习简介1.1 人工智能、机器学习与深度学习1.2 深度学习的发展历程1.3 深度学习的应用1.3.1 计算机视觉1.3.2 语音识别1.3.3 自然语言处理1.3.4 人机博弈1.4深度学习工具介绍和对比1.1 人工智能、机器学习与深度学习一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。...