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本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。來自：其他
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通過MapReduce組件統(tǒng)計出用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程，按用戶的省份劃分為不同的類別，分析不同地區(qū)用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來自：其他本實驗基于Spark進行關聯(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)之間的關聯(lián)關系。來自：其他
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本實驗基于 DLI 環(huán)境，以車聯(lián)網場景駕駛行為數(shù)據(jù)分析、電商BI報表分析為案例，提供了完整的端到端最佳實踐內容，幫助您更好的使用DLI進行大數(shù)據(jù)分析和處理。來自：其他![]()
本課程主要介紹Linux的用戶、組、權限基礎；用戶及用戶組管理命令精講，用戶認證及組認證機制；Linux文件權限rwx及文件屬性、表示法及管理命令詳解；特殊權限SUID、SGID、STICKY，F(xiàn)ACL簡介及基礎使用等。來自：其他![]()
圖網絡是表征學習中興起的一個新方向，為解決邏輯推理問題帶來了新的可能的方向。本課程所講的圖網絡主要包含對于圖嵌入的與圖神經網絡的介紹來自：其他![]()
ase 數(shù)據(jù)倉庫 加載。具體來說，首先，打開HBase的thrift功能；然后，將線上教學的用戶選課數(shù)據(jù)（user_tag_value）和成績表（moc_score）導入HBase中。來自：其他![]()
通過MapReduce組件對數(shù)據(jù)進行全局排序。執(zhí)行對應Python腳本調用MapReduce組件，統(tǒng)計用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程后，對用戶選課數(shù)量直接進行排序，分析整體用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來自：其他![]()
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本實驗將使用華為云知識圖譜（KG）服務，學習使用知識圖譜平臺，將結構化的表格數(shù)據(jù)導入到知識圖譜平臺，開通使用知識問答服務（KBQA），基于知識問題服務API，回答用戶的提問來自：其他![]()
通過MapReduce組件對數(shù)據(jù)進行全局排序。執(zhí)行對應Python腳本調用MapReduce組件，統(tǒng)計用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程后，對用戶選課數(shù)量直接進行排序，分析整體用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來自：其他![]()
HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫管理工作的主要內容：備份方式、安全管理措施、什么是性能管理；數(shù)據(jù)庫的重要基本概念（實例、連接、會話、表空間、schema等），以及各數(shù)據(jù)庫對象的使用方法。來自：其他![]()
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是對于中級Java開發(fā)者的應用技能的測試，包括了：Java的面向對象、Java常用類、Java枚舉類型、Java異常處理、Java的可變參數(shù)列表和參數(shù)傳遞、Java的多線程、JUC并發(fā)包、Java集合、Java反射、Java注解考核。來自：其他![]()
在自然語言處理（NLP）領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關注。本課程將簡單介紹一下預訓練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關系。來自：其他
