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華為云計算 云知識 E-R方法中的實體和實例 E-R方法中的實體和實例 時間：2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實體指具有公共性質并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實世界對象的集合，例如：老師，學生，課程都是實體。實體中每個具體的記錄值，如學生實體中每個具體的學生，稱之為實體的一個實例。來自：百科![]()
第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：讓機器理解人類語言和語音 實戰(zhàn)篇：讓機器理解人類語言和語音 時間：2020-12-09 16:16:12 自然語言/ 語音交互 已然成為人機交互的下一個趨勢，本課程理論知識結合案例和實操演練，帶你體驗自然語言處理技術和構建垂直領域智能對話機器人。 課程簡介 本課程來自：百科![]()
程序設計語言文檔手冊學習與基本介紹 Rust 程序設計語言文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-09 14:15:10 “Rust 程序設計語言”是一本介紹 Rust 的書。Rust 程序設計語言能幫助你編寫更快、更可靠的軟件。 Rust 程序設計語言文檔手冊學習與信息參考網(wǎng)址：https://rust來自：百科![]()
string query 是 桶名稱 versionId string query 否 待取回歸檔存儲對象的版本號。 restore string query 是 restore表示請求取回歸檔對象API。 Body參數(shù) 名稱 類型 必選 描述 Days integer 是 取回對象的保存時間來自：百科![]()
《Python編程知識》學習更多Python知識，更多干貨課程請上華為云學院，體系化的培訓課程，快速完成學習覆蓋。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Python語言進階 Python語言進階 時間：2020-12-10 10:21:18 掌握了Python基本概念知識后，跟著本課程進階學習Python。 課程簡介 Python語言進階課程，主要包括Python的函數(shù)、模塊、面向對象、異常處理、文件處理等內(nèi)容。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Python語言基礎 Python語言基礎 時間：2020-12-07 15:23:48 Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態(tài)類型語言，功能強大。易學易用的Python，現(xiàn)在就可以零基礎快速入門！ 課程簡介 Python語言基礎課程，主要包括Pyt來自：百科![]()
15:54:18 機器學習常見的分類有3種： 監(jiān)督學習：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學習：在未加標簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結構。常見的有聚類。 強化學習：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大。來自：百科![]()
術，包括優(yōu)化的機器學習算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
研究問題即語言情感分析展開討論。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解： 1、自然語言處理的方法和應用。 2、AI時代的自然語言處理。 課程大綱 第1章 自然語言處理和語言情感分析 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原來自：百科![]()
用于預測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點；可通過學習正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來建立基準模型，可融合多個基準模型提升預測精度并減少誤報和漏報的情況 盤古科學計算大模型產(chǎn)品功能 盤古氣象大模型 首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI方法，1小時-7天預測精度均高于傳統(tǒng)數(shù)值方法（歐洲氣象中心的operational來自：專題![]()
預測性維護，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時間序列預測、神經(jīng)網(wǎng)絡預測和回歸分析等預測推理方法，預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障，發(fā)生故障類型，可以提升服務運維效率，降低設備非計劃停機時間，節(jié)約現(xiàn)場服務人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設備參數(shù)、當前狀態(tài)等來自：百科
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