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本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。來(lái)自:其他C語(yǔ)言進(jìn)階,包括以下內(nèi)容:變量,表達(dá)式,宏,枚舉,結(jié)構(gòu)體,聯(lián)合體,函數(shù),數(shù)組、指針,內(nèi)存分布等。旨在通過(guò)理論知識(shí)的學(xué)習(xí)帶領(lǐng)同學(xué)們對(duì)C語(yǔ)言指針、內(nèi)存等較復(fù)雜語(yǔ)法的深入理解。來(lái)自:其他
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圖網(wǎng)絡(luò)是表征學(xué)習(xí)中興起的一個(gè)新方向,為解決邏輯推理問(wèn)題帶來(lái)了新的可能的方向。本課程所講的圖網(wǎng)絡(luò)主要包含對(duì)于圖嵌入的與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹來(lái)自:其他通過(guò)MapReduce組件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全局排序。執(zhí)行對(duì)應(yīng)Python腳本調(diào)用MapReduce組件,統(tǒng)計(jì)用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程后,對(duì)用戶選課數(shù)量直接進(jìn)行排序,分析整體用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來(lái)自:其他
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本實(shí)驗(yàn)將使用華為 云知識(shí) 圖譜(KG)服務(wù),學(xué)習(xí)使用知識(shí)圖譜平臺(tái),將結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入到知識(shí)圖譜平臺(tái),開通使用知識(shí)問(wèn)答服務(wù)(KBQA),基于知識(shí)問(wèn)題服務(wù)API,回答用戶的提問(wèn)來(lái)自:其他HCIA- GaussDB 系列課程。本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自:其他