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通過(guò)MapReduce組件統(tǒng)計(jì)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(lái)自：其他本教程介紹了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
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本實(shí)驗(yàn)主要利用HBase的thrift功能自動(dòng)地將本地數(shù)據(jù)導(dǎo)入HBase中，實(shí)現(xiàn)HBase數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加載。具體來(lái)說(shuō)，首先，打開(kāi)HBase的thrift功能；然后，將線上教學(xué)的用戶選課數(shù)據(jù)（user_tag_value）和成績(jī)表（moc_score）導(dǎo)入HBase中。來(lái)自：其他本實(shí)驗(yàn)主要利用HBase的thrift功能自動(dòng)地將本地數(shù)據(jù)導(dǎo)入HBase中，實(shí)現(xiàn)HBase數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加載。具體來(lái)說(shuō)，首先，打開(kāi)HBase的thrift功能；然后，將線上教學(xué)的用戶選課數(shù)據(jù)（user_tag_value）和成績(jī)表（moc_score）導(dǎo)入HBase中。來(lái)自：其他
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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![]()
通過(guò)MapReduce組件統(tǒng)計(jì)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(lái)自：其他![]()
主要面向DA、交付、一線、二線數(shù)據(jù)庫(kù)從業(yè)者，針對(duì) DDS 常見(jiàn)問(wèn)題及產(chǎn)品特性進(jìn)行介紹，涉及：產(chǎn)品特性介紹、產(chǎn)品使用場(chǎng)景介紹、產(chǎn)品常見(jiàn)問(wèn)題介紹、DDS實(shí)例使用規(guī)范及最佳實(shí)踐介紹、DDS副本集內(nèi)部機(jī)制和分片集群內(nèi)部原理介紹等。來(lái)自：其他![]()
主要面向DA、交付、一線、二線數(shù)據(jù)庫(kù)從業(yè)者，針對(duì)DDS常見(jiàn)問(wèn)題及產(chǎn)品特性進(jìn)行介紹，涉及：產(chǎn)品特性介紹、產(chǎn)品使用場(chǎng)景介紹、產(chǎn)品常見(jiàn)問(wèn)題介紹、DDS實(shí)例使用規(guī)范及最佳實(shí)踐介紹、DDS副本集內(nèi)部機(jī)制和分片集群內(nèi)部原理介紹等。來(lái)自：其他![]()
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![]()
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![]()
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![]()
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![]()
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(kāi)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![]()
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(kāi)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![]()
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![]()
本實(shí)驗(yàn)基于Spark進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的實(shí)例。基于多個(gè)課程討論表綜合分析師生互動(dòng)討論對(duì)學(xué)生參與討論積極性的影響。具體來(lái)說(shuō)，是統(tǒng)計(jì)有無(wú)教師參與討論情況和學(xué)生參與討論次數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。來(lái)自：其他![]()
本課程中您將學(xué)習(xí)到Python的高階使用：Python正則表達(dá)式；Python耳熟能詳?shù)墓ぞ甙褂?；學(xué)習(xí)如何調(diào)試程序；Python迭代器、生成器和裝飾器的使用；使用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)網(wǎng)站。來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)基于Spark進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的實(shí)例?；诙鄠€(gè)課程討論表綜合分析師生互動(dòng)討論對(duì)學(xué)生參與討論積極性的影響。具體來(lái)說(shuō)，是統(tǒng)計(jì)有無(wú)教師參與討論情況和學(xué)生參與討論次數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。來(lái)自：其他![]()
本課程中您將學(xué)習(xí)到Python的高階使用：Python正則表達(dá)式；Python耳熟能詳?shù)墓ぞ甙褂?；學(xué)習(xí)如何調(diào)試程序；Python迭代器、生成器和裝飾器的使用；使用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)網(wǎng)站。來(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹Linux的用戶、組、權(quán)限基礎(chǔ)；用戶及用戶組管理命令精講，用戶認(rèn)證及組認(rèn)證機(jī)制；Linux文件權(quán)限r(nóng)wx及文件屬性、表示法及管理命令詳解；特殊權(quán)限SUID、SGID、STICKY，F(xiàn)ACL簡(jiǎn)介及基礎(chǔ)使用等。來(lái)自：其他
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