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3、熟悉物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)原理與實戰(zhàn)。 課程大綱 第1章 物聯(lián)網(wǎng)平臺 原理與實戰(zhàn) 第2章 物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)原理與實戰(zhàn) 第3章 物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)原理與實戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT,致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管、運營等一站式工具服務(wù),助力合作伙伴/客戶輕松、來自:百科來自:云商店
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TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力,通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念: 算子類型(Type)即算子的type,代表算子的類型,例如卷積算子的類型為Convol來自:百科通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 服務(wù)咨詢來自:專題
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漏洞掃描 原理 漏洞掃描原理 漏洞管理是一種常見的網(wǎng)絡(luò)安全檢測方法,它通過對目標(biāo)系統(tǒng)進行自動化掃描,檢測系統(tǒng)中存在的漏洞,從而幫助管理員及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)安全問題。 漏洞管理是一種常見的網(wǎng)絡(luò)安全檢測方法,它通過對目標(biāo)系統(tǒng)進行自動化掃描,檢測系統(tǒng)中存在的漏洞,從而幫助管理員及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)安全問題。來自:專題需要了解:資源類型 “CDN+WAF”聯(lián)動,提升網(wǎng)站防護能力和訪問速度:防護原理 使用華為云CDN:備案場景 CDN+WAF如何配置? 應(yīng)用場景:在線 視頻點播 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 SSL證書咨詢:如何獲取免費的SSL證書? 工作原理 需要了解:評估加速效果 加速域名和源站域名有什么區(qū)別? 概述 配置站點加速:步驟二:配置域名解析來自:百科GaussDB 產(chǎn)品與架構(gòu): 筆試7%,實驗0% 2.GaussDB關(guān)鍵技術(shù):筆試16%,實驗0% 3.高可用方案:筆試21%,實驗0% 4.備份恢復(fù):筆試11%,實驗3% 5.數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化:筆試26%,實驗23% 6.故障處理及應(yīng)急:筆試11%,實驗0% 7.數(shù)據(jù)庫項目實踐:筆試8%,實驗0% 8.數(shù)據(jù)來自:專題境和工具,幫助他們快速實現(xiàn)流程自動化。密竹科技與普華永道、明月軟件集團等公司建立了戰(zhàn)略協(xié)同及業(yè)務(wù)合作關(guān)系,進一步拓展了市場和合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。未來,密竹RPA將繼續(xù)與人工智能AI企業(yè)合作,發(fā)展RPA+AI、RPA+ OCR 等領(lǐng)域,形成擁有機器學(xué)習(xí)、NLP、OCR等豐富功能的RPA生態(tài)圈來自:專題通過 HiLens 管理控制臺,將AI技能下發(fā)到集成Ascend芯片的智能小站,讓邊緣設(shè)備具備處理一定數(shù)據(jù)的能力,可應(yīng)用于以下場景。 人臉識別閘機 基于人臉識別技術(shù),實現(xiàn)園區(qū)進出門進行人臉識別,可實現(xiàn)刷臉進門、智慧打卡等。 車牌/車型識別 在園區(qū)、車庫等進出口,對車輛進行車牌、車型識別,可實現(xiàn)特定車牌和車型的權(quán)限認(rèn)證。來自:百科DL)是機器學(xué)習(xí)的一種,機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。來自:百科網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟來自:百科
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