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- 機(jī)器學(xué)習(xí)中階度和非階度 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中階度和非階度 相關(guān)內(nèi)容
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第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自：百科論文發(fā)表的時(shí)間、發(fā)表刊物、技術(shù)方法匯總 不同二進(jìn)制代碼相似度比較方法的具體應(yīng)用情況 從上表中可以看出二進(jìn)制代碼相似度比較主要應(yīng)用于漏洞查找，其次是補(bǔ)丁分析和惡意代碼分析； 針對上述不同的技術(shù)方法，分別從魯棒性、準(zhǔn)確度評估與比較、性能指標(biāo)3個(gè)維度進(jìn)行評測，結(jié)果如下： 總結(jié)：二進(jìn)制來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中階度和非階度 更多內(nèi)容
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IT同行用泛微OA驅(qū)動業(yè)務(wù)，提升客戶滿意度 IT同行用泛微OA驅(qū)動業(yè)務(wù)，提升客戶滿意度 時(shí)間：2022-11-23 16:58:38 協(xié)同辦公 數(shù)字化辦公 移動OA辦公 智慧辦公 企業(yè)辦公 在和眾多IT同行合作過程中，泛微不斷向同行伙伴學(xué)習(xí)，利用自身產(chǎn)品特點(diǎn)（協(xié)同矩陣模型和齒輪聯(lián)動模型），持續(xù)將業(yè)來自：云商店![]()
法論上的參考。 華為云遷移流程方法論 “四階17步”云遷移項(xiàng)目管理流程方法論: 階段一：評估調(diào)研 1、業(yè)務(wù)信息收集 2、資源清單梳理 3、上云風(fēng)險(xiǎn)評估 4、上云策略評估 階段二：規(guī)劃設(shè)計(jì) 5、云上方案設(shè)計(jì) 6 、遷移方案設(shè)計(jì) 7、功能和性能驗(yàn)證 8、操作手冊制作 9、實(shí)施計(jì)劃制定來自：百科![]()
來自：百科![]()
更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 云遷移基礎(chǔ) 本課程主要介紹什么是云遷移，上云遷移的重要步驟，云遷移使用到的工具，華為云遷移所提供的專業(yè)服務(wù)，以及華為云遷移成功案例分享。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 云遷移中遷移實(shí)施階段概覽 云遷移中遷移實(shí)施階段概覽 時(shí)間：2021-01-29 09:54:43 “四階17步”的第三個(gè)階段，主要是按照既定方案進(jìn)行實(shí)施，并把控好遷移風(fēng)險(xiǎn)。遷移實(shí)施階段中主要包含以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：實(shí)施研討、云上資源發(fā)放、數(shù)據(jù)同步、業(yè)務(wù)切割。 遷移實(shí)施階段工作細(xì)化來自：百科![]()
云遷移規(guī)劃設(shè)計(jì)階段概況 云遷移規(guī)劃設(shè)計(jì)階段概況 時(shí)間：2021-01-29 09:25:09 “四階17步”的第二個(gè)階段，主要是根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行方案定制和編寫。過程包含：上云方案設(shè)計(jì)、遷移方案設(shè)計(jì)、功能和性能驗(yàn)證、操作手冊制定、制定實(shí)施計(jì)劃。 遷移規(guī)劃設(shè)計(jì)工作細(xì)分 制定整批遷移計(jì)劃并細(xì)分批次計(jì)劃，批次計(jì)劃重疊進(jìn)行；來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：百科![]()
的行業(yè)。將生產(chǎn)管理的多個(gè)流程集中起來，包括生產(chǎn)管理、委外管理、庫存管理及薪資核算等，實(shí)現(xiàn)管理流程的數(shù)字化、可視化和透明化，助企業(yè)節(jié)省更多的時(shí)間和人力成本。 在生產(chǎn)過程中，常常會面臨著以下問題： 1、訂單執(zhí)行難跟蹤：執(zhí)行情況難跟進(jìn)，且效率分析滯后 2、投產(chǎn)備料難掌握：投什么？投多少來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間：2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook對Python編程語言有一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
風(fēng)險(xiǎn)評估：參考“重大項(xiàng)目可用性checklist 文檔”確定遷移可行性和遷移場景設(shè)計(jì)。 遷移策略：需考慮是否承載數(shù)據(jù)，有無增量數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)拆分的服務(wù)組件，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)訴求，匹配華為云服務(wù)產(chǎn)品，云上架構(gòu)，根據(jù)技術(shù)組件場景需求，對應(yīng)不同遷移方式。 業(yè)務(wù)應(yīng)用的評估分析項(xiàng)目 學(xué)習(xí)了解更多可前往查看云學(xué)院《云遷移基礎(chǔ)》課程。來自：百科![]()
1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場景實(shí)踐。 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(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云來自：百科![]()
華為云首屆技術(shù)創(chuàng)新大賽 華為云首屆技術(shù)創(chuàng)新大賽 時(shí)間：2020-12-30 11:36:13 云服務(wù)器 【賽事簡介】 學(xué)術(shù)界是技術(shù)創(chuàng)新的源頭，直接促進(jìn)了云與AI產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步前行需要產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界更緊密配合，產(chǎn)業(yè)界開放技術(shù)問題，學(xué)術(shù)界進(jìn)行創(chuàng)新研究，以創(chuàng)新驅(qū)動技術(shù)與產(chǎn)業(yè)升級。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 時(shí)間：2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實(shí)體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實(shí)世界對象的集合，例如：老師，學(xué)生，課程都是實(shí)體。實(shí)體中每個(gè)具體的記錄值，如學(xué)生實(shí)體中每個(gè)具體的學(xué)生，稱之為實(shí)體的一個(gè)實(shí)例。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 補(bǔ)充實(shí)體的非鍵值屬性 補(bǔ)充實(shí)體的非鍵值屬性 時(shí)間：2021-06-02 14:32:39 數(shù)據(jù)庫 補(bǔ)充實(shí)體的非鍵值屬性： 按照3NF的規(guī)則，判定添加的屬性是否符合3NF的設(shè)計(jì)原則； 如果新增屬性違反3NF，需要進(jìn)行實(shí)體拆分，確定新的實(shí)體和關(guān)系； 添加注釋。注釋內(nèi)容來自：百科![]()
心、鏡像中心、運(yùn)維中心和統(tǒng)一認(rèn)證服務(wù)等功能模塊，滿足企業(yè)在人工智能開發(fā)和部署過程中的各種需求。4. 支持多種計(jì)算資源和深度學(xué)習(xí)框架：AI Studio支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練，同時(shí)支持多種深度學(xué)習(xí)框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計(jì)算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺：AI來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2020-12-17 09:56:23 通過學(xué)習(xí)，您將掌握計(jì)算機(jī)視覺的基本概念和主要知識點(diǎn)，并且對于計(jì)算機(jī)視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識，初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺是否適合解決特定問題的能力。來自：百科![]()
性能的可量化范圍為0-1的滿意度評價(jià)。 查看詳情 Debugging診斷的方法分析功能，不支持重載嵌套調(diào)用的下鉆 當(dāng)Debugging的觀測類中存在方法重載時(shí)，即類中存在多個(gè)同名的函數(shù)且存在嵌套調(diào)用。只能追蹤到首個(gè)被調(diào)用的方法，即execute方法中又調(diào)用了execute方法，則無法下鉆。來自：專題
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