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  • ai學(xué)習(xí)的步驟 內(nèi)容精選 換一換
  • 入。 【獎品獎勵】現(xiàn)在報名學(xué)習(xí),還有百萬碼豆、開發(fā)者IP-折疊背包、開發(fā)者IP-鼠標(biāo)墊、IP-PVC包等精美禮品等你拿! AI研究成果深刻改變著人們生活,將來AI發(fā)展將會更加快速,給人們生活工作和教育帶來更大影響。AI人才在全球范圍都是緊缺。國內(nèi)這個缺口也極大,可達(dá)缺
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    云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下AI應(yīng)用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺 搭建到智能算法應(yīng)用
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    有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 無監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類算法 第16章 無監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,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)
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    云搜索服務(wù)是一個基于Elasticsearch且完全托管在線分布式搜索服務(wù),為用戶提供結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化文本多條件檢索、統(tǒng)計、報表。完全兼容開源Elasticsearch軟件原生接口。它可以幫助網(wǎng)站和APP搭建搜索框,提升用戶尋找資料和視頻體驗;還可以搭建日志分析平臺,在運維上進(jìn)行業(yè)務(wù)
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    統(tǒng)計階段,四個階段發(fā)放證書相同! 2.選手報名一次即可,前期階段提交過成績選手,如也想?yún)⒓雍笃陔A段直接提交成績即可,系統(tǒng)會根據(jù)提交成績時間刷新至對應(yīng)排行榜! 3.每個成績提交階段結(jié)束后會刷新賽題數(shù)據(jù)集、答案、賽題詳情中數(shù)據(jù)相關(guān)描述;參加下一階段比賽選手,需重新訂閱數(shù)據(jù)集參賽!
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    1)域名認(rèn)證:一般通過對管理員郵箱認(rèn)證方式,這種方式認(rèn)證速度快,但是簽發(fā)證書中沒有企業(yè)名稱; 2)企業(yè)文檔認(rèn)證:需要提供企業(yè)營業(yè)執(zhí)照。 也有需要同時認(rèn)證以上2種方式證書,叫EV ssl證書,這種證書可以使IE7以上瀏覽器地址欄變成綠色,所以認(rèn)證也最嚴(yán)格。 3、證書安裝 在收到CA證書后,可以
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    注冊華為云賬號并通過實名認(rèn)證報名參賽 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,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,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面
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    成從0到1通關(guān)。本學(xué)習(xí)賽同步開啟KPI異常檢測、硬盤異常檢測、日志異常檢測三個賽道供自行選擇,提交成績過線選手頒發(fā)華為NAIE認(rèn)證社會實踐證書,予以成績證明! 本賽道為日志異常檢測賽道。通信網(wǎng)絡(luò)中部署大規(guī)模通信設(shè)備在運行過程中會產(chǎn)生海量日志,日志記錄了各個設(shè)備運行狀態(tài)。
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    還可以參加另一個入門賽哦~華為云API入門學(xué)習(xí)賽·探險尋寶之旅 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,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,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面
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    基于權(quán)重灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重灰度發(fā)布步驟 時間:2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重灰度發(fā)布,可根據(jù)需要靈活動態(tài)調(diào)整不同服務(wù)版本流量比例。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布; 步驟2:給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版; 步驟3:提交并等待灰度版本正常啟動;
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    基于內(nèi)容灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容灰度發(fā)布步驟 時間:2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容灰度發(fā)布??筛鶕?jù)請求內(nèi)容控制其流向服務(wù)版本(Cookie, Header, OS, Browser)。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布; 步驟2:給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版;
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    華為云計算 云知識 鯤鵬大數(shù)據(jù)軟件移植步驟 鯤鵬大數(shù)據(jù)軟件移植步驟 時間:2021-05-24 10:28:04 大數(shù)據(jù) 鯤鵬大數(shù)據(jù)軟件移植步驟如下。簡單常規(guī)配置,華為鯤鵬倉庫提供基本依賴下載,版本靈活選擇。 1. 基礎(chǔ)環(huán)境配置:gcc, jdk, maven等基本環(huán)境配置;
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    華為云計算 云知識 聯(lián)邦身份認(rèn)證配置步驟 聯(lián)邦身份認(rèn)證配置步驟 時間:2021-07-01 15:39:12 建立企業(yè)IdP與華為云聯(lián)邦身份認(rèn)證關(guān)系,需要完成以下配置步驟; 1. 建立互信關(guān)系并創(chuàng)建身份提供商:交換華為云與企業(yè)IdP元數(shù)據(jù)文件,建立信任關(guān)系; 2. 在華為
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    《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團(tuán)隊精心打磨云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課,分為黃金、鉆石、王者三個階段,幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程第一課,由華為云CNCF官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會貢獻(xiàn)者,Kubernetes社區(qū)Maintainer以及CNCF多個項目聯(lián)合創(chuàng)始人
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    所設(shè)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用到所有信息,明確信息來源,方式,數(shù)據(jù)格式和內(nèi)容。 2. 處理需求 把用戶用業(yè)務(wù)語言描述需求轉(zhuǎn)化成計算機系統(tǒng)或者開發(fā)人員能夠理解設(shè)計需求。所以要描述數(shù)據(jù)處理操作功能。操作先后次序,操作執(zhí)行頻率,場合,操作和數(shù)據(jù)間聯(lián)系,同時還要明確用戶要求響應(yīng)時間
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    檢測模型AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實現(xiàn)和Python中類魔法方法的使用。
    來自:專題
    檢測模型AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實現(xiàn)和Python中類魔法方法的使用。
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    免費AI客服電話服務(wù): 鐵三角服務(wù)體系,每名客戶提供不少于3人運維輔助客戶成功 免費AI客服電話產(chǎn)品: 3年積累,國家高新技術(shù)企業(yè),專注SAAS服務(wù) 免費AI客服電話技術(shù): NLP自然語義理解,高對話能力 免費AI客服電話矩陣: 提供從線路、線索、機器人、企業(yè)微信SCRM一體化服務(wù),可以O(shè)EM
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    形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
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