Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- aspinput的值 內(nèi)容精選 換一換
-
Mining系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理中常用技術(shù)所涉及到的方法，包括缺失值處理、異常值處理、特征縮放、數(shù)值離散化和不平衡數(shù)據(jù)處理等，具體內(nèi)容將從基本概念、使用方法以及應(yīng)用場景等三個方面詳細闡述。缺失值處理在數(shù)據(jù)挖掘中具有十分重要的作用，它對于數(shù)據(jù)挖掘算法的好壞起到至關(guān)重要的意義，因此學完本課程后您將能夠?qū)W會針對不同場景數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。來自：其他本課程由臺灣大學李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹局部最小值與鞍點、批次與動量、自動調(diào)整學習速率、損失函數(shù)也可能有影響、批次標準化簡介。來自：其他
- aspinput的值 相關(guān)內(nèi)容
-
來自：其他本課程主要介紹Python語言的代碼特點，并通過華為云AI開發(fā)平臺ModelArts進行代碼的操作演示。來自：其他
- aspinput的值 更多內(nèi)容
-
![]()
本課程內(nèi)容涵蓋了當前比較主流的前沿技術(shù)，包括軟件定義網(wǎng)絡(luò)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，同時引入算法設(shè)計的相關(guān)實戰(zhàn)內(nèi)容，結(jié)合相關(guān)大賽的課題，提升學生的新技術(shù)和算法設(shè)計的相關(guān)創(chuàng)新技能。來自：其他![]()
Mining系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理中常用技術(shù)所涉及到的方法，包括缺失值處理、異常值處理、特征縮放、數(shù)值離散化和不平衡數(shù)據(jù)處理等，具體內(nèi)容將從基本概念、使用方法以及應(yīng)用場景等三個方面詳細闡述。缺失值處理在數(shù)據(jù)挖掘中具有十分重要的作用，它對于數(shù)據(jù)挖掘算法的好壞起到至關(guān)重要的意義，因此學完本課程后您將能夠?qū)W會針對不同場景數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。來自：其他![]()
Spark提供了常見的統(tǒng)計分析能力，可以使用DataFrame API進行日常的統(tǒng)計分析工作，其使用起來相對簡便，且效率要高于MapReduce框架； 分組統(tǒng)計是統(tǒng)計分析需求中最常見的，對不同維度進行分組后統(tǒng)計數(shù)量、總和或最大最小值等。來自：其他![]()
本實驗基于Spark進行關(guān)聯(lián)分析的實例?；诙鄠€課程討論表綜合分析師生互動討論對學生參與討論積極性的影響。具體來說，是統(tǒng)計有無教師參與討論情況和學生參與討論次數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。來自：其他![]()
利用Hive組件創(chuàng)建 數(shù)據(jù)倉庫 ，實現(xiàn)Hive數(shù)據(jù)倉庫加載。具體來說，首先在Hive中創(chuàng)建Database，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。來自：其他![]()
本實驗通過Hive創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)hive數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能。首先，使用數(shù)據(jù)庫，然后進行單表統(tǒng)計和多表統(tǒng)計。來自：其他![]()
本實驗是基于Spark進行偏好分析的實例。我們利用課程信息表，分析學生學習成績變化趨勢和學習偏好。來自：其他![]()
本實驗基于Spark進行關(guān)聯(lián)分析的實例?；诙鄠€課程討論表綜合分析師生互動討論對學生參與討論積極性的影響。具體來說，是統(tǒng)計有無教師參與討論情況和學生參與討論次數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。來自：其他![]()
利用Hive組件創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)Hive數(shù)據(jù)倉庫加載。具體來說，首先在Hive中創(chuàng)建Database，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。來自：其他![]()
本實驗通過Hive創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)hive數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能。首先，使用數(shù)據(jù)庫，然后進行單表統(tǒng)計和多表統(tǒng)計。來自：其他![]()
本實驗是基于Spark進行偏好分析的實例。我們利用課程信息表，分析學生學習成績變化趨勢和學習偏好。來自：其他![]()
本課程主要介紹HarmonyOS生態(tài)蓬勃發(fā)展持續(xù)繁榮，使能千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過本課程的學習，學員對HarmonyOS的應(yīng)用場景有更深刻的了解，對于生態(tài)的定位有了全方位的認知，同時對HarmonyOS和OpenHarmony有了更加清晰的了解。來自：其他![]()
Spark提供了常見的統(tǒng)計分析能力，可以使用DataFrame API進行日常的統(tǒng)計分析工作，其使用起來相對簡便，且效率要高于MapReduce框架； 分組統(tǒng)計是統(tǒng)計分析需求中最常見的，對不同維度進行分組后統(tǒng)計數(shù)量、總和或最大最小值等。來自：其他![]()
作為一名技術(shù)服務(wù)人員，培養(yǎng)良好的服務(wù)意識會使我們解決問題變得事半功倍。通過本課程的學習，大家將學習到良好的服務(wù)意識特點和培養(yǎng)方法，熟悉挽回客服服務(wù)的技巧，從而提高華為云客戶的滿意度。來自：其他![]()
本課程主要介紹了解SOA軟件基礎(chǔ)和AUTOSAR標準，基于AUTOSAR Adaptive Platfrom（AP）的應(yīng)用軟件開發(fā)流程，AP應(yīng)用開發(fā)的工具和使用方法。來自：其他
看了本文的人還看了