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  • 本課程介紹了網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維領(lǐng)域的困難及挑戰(zhàn)及網(wǎng)絡(luò)開放可編程能力,幫助你理解網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維痛點(diǎn),及根因,了解網(wǎng)絡(luò)開放可編程的基本理念,了解iMaster NCE-AOC數(shù)通網(wǎng)絡(luò)開放可編程平臺(tái)能力。
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    從“什么是網(wǎng)絡(luò)安全”開始;而后重點(diǎn)講解“網(wǎng)絡(luò)邊界安全”和“應(yīng)用安全”兩個(gè)核心部分;最后,聚焦在云時(shí)代下的“安全管控及趨勢(shì)分析&rdq
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  • ottcdn回源 相關(guān)內(nèi)容
  • 是不同的業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訴求是不一樣的,運(yùn)營商只會(huì)部署一張物理的5G網(wǎng)絡(luò),為了更好的匹配各類業(yè)務(wù)的需求,我們需要把一張物理的5G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切片,切成多張端到端的邏輯網(wǎng)絡(luò),每一張邏輯網(wǎng)絡(luò)承載一種類型的業(yè)務(wù),這樣既可以提升業(yè)務(wù)的體驗(yàn),又可以降低運(yùn)營商的成本。那么5G端到端網(wǎng)絡(luò)該如何進(jìn)行切片
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    本課程是由華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室出品的計(jì)算機(jī)視覺課程系列的專題課,包含6大部分,內(nèi)容覆蓋底層視覺到高層語義的多個(gè)方面,還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向;本課將在基礎(chǔ)課程之上,提供計(jì)算機(jī)視覺更豐富的全景視圖。本課程為計(jì)算機(jī)視覺課程系列的專題課的第5部分:網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索 Neural Architecture Search。
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    本課程是由華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室出品的計(jì)算機(jī)視覺課程系列的專題課,包含6大部分,內(nèi)容覆蓋底層視覺到高層語義的多個(gè)方面,還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向;本課將在基礎(chǔ)課程之上,提供計(jì)算機(jī)視覺更豐富的全景視圖。本課程為計(jì)算機(jī)視覺課程系列的專題課的第5部分:網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索 Neural Architecture Search。
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    課程主要介紹產(chǎn)品線、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品專項(xiàng)、公網(wǎng)IP池、網(wǎng)站高可用、全球網(wǎng)絡(luò)互連解決方案、NAT網(wǎng)關(guān)等內(nèi)容。
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    本實(shí)驗(yàn)基于E CS 環(huán)境,指導(dǎo)學(xué)員完成容器實(shí)驗(yàn)操作。主要包含容器網(wǎng)絡(luò)管理。
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    生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Network,簡稱GAN)是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一種方法,通過讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進(jìn)行學(xué)習(xí),迅速成為了最具前景的深度學(xué)習(xí)模型。
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    本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式;評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),包括Inception score和FID等。
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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。
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    本課程介紹了常見網(wǎng)絡(luò)域案例問題,從問題背景,排查思路,排查方法,解決方案等方面全面闡述問題的處理過程及方法,為問題處理人提供整合思路,方便問題快速準(zhǔn)備處理。
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    課程主要介紹產(chǎn)品線、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品專項(xiàng)、公網(wǎng)IP池、網(wǎng)站高可用、全球網(wǎng)絡(luò)互連解決方案、NAT網(wǎng)關(guān)等內(nèi)容。
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    本實(shí)驗(yàn)基于ECS環(huán)境,指導(dǎo)學(xué)員完成容器實(shí)驗(yàn)操作。主要包含容器網(wǎng)絡(luò)管理。
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    本課程介紹了常見網(wǎng)絡(luò)域案例問題,從問題背景,排查思路,排查方法,解決方案等方面全面闡述問題的處理過程及方法,為問題處理人提供整合思路,方便問題快速準(zhǔn)備處理。
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    生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Network,簡稱GAN)是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一種方法,通過讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進(jìn)行學(xué)習(xí),迅速成為了最具前景的深度學(xué)習(xí)模型。
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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。
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    本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式;評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),包括Inception score和FID等。
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    本課程主要介紹華為云公有云和混合云主要網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。
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    本課程主要介紹Agent使能ADN自智網(wǎng)絡(luò)的概念及其在各領(lǐng)域的應(yīng)用潛力,特別是在通信運(yùn)維領(lǐng)域的突破性應(yīng)用。通過豐富的案例分析來展示Agent如何在車聯(lián)網(wǎng)、IPRAN網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜場景中發(fā)揮關(guān)鍵作用,實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維。同時(shí),課程還將深入探討Agent解決方案及關(guān)鍵技術(shù),幫助學(xué)員全面了解并掌握這一前沿技術(shù)。
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    本課程由臺(tái)灣大學(xué)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(diǎn)、批次與動(dòng)量、自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率、損失函數(shù)也可能有影響、批次標(biāo)準(zhǔn)化簡介。
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