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進(jìn)入到物聯(lián)網(wǎng)時代，To B場景下的海量設(shè)備接入對平臺提出了更高的協(xié)議可擴(kuò)展性，可靠性，業(yè)務(wù)可持續(xù)性等方面的需求。本次課程主要介紹物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入、設(shè)備管理云服務(wù)的最新特性：云化架構(gòu)，自動化工程能力，灰度發(fā)布能力，超大容量擴(kuò)展架構(gòu)，可靠性容災(zāi)能力等等。來自：其他本課主要講述Spark基本概念，了解Spark中RDD、DataSet、DataFrame三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的異同點。理解Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming三種常用組件的特點。來自：其他
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利用Hadoop提供的客戶端命令即CLI來對HDFS進(jìn)行增刪改查相關(guān)操作。來自：其他當(dāng)前IoT硬件和應(yīng)用強(qiáng)綁定，為降低集成復(fù)雜度、交付難度，華為云IoT行業(yè)生態(tài)工作臺是買家、賣家、系統(tǒng)集成商的橋梁和紐帶，助力設(shè)備和應(yīng)用集成，使能行業(yè)應(yīng)用服務(wù)，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的低成本復(fù)制。來自：其他
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隨著時代的變化，軟硬件環(huán)境日新月異，用戶場景不斷推陳出新，B-tree索引、倒排索引等傳統(tǒng)技術(shù)在老瓶裝新酒的今天還能碰撞出哪些新的火花，列存儲、稀疏索引、算子下推等新面孔又會給我們帶來多少變化和驚喜。本次直播課邀請到了華為云數(shù)倉 GaussDB (DWS)的資深存儲引擎專家蟲蟲&am來自：其他![]()
本課程是由大連理工大學(xué)課程團(tuán)隊精心打造的優(yōu)質(zhì)課程。課程依托華為軟件開發(fā)云這一先進(jìn)的企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，從軟件全棧工程師的視角引入了DevOps實踐所需要的技術(shù)能力，涵蓋了運維、部署、流水線、代碼檢查等。每一章都包含大量練習(xí)題，讓學(xué)員能復(fù)習(xí)鞏固知識。課程還配套實驗教程，是一個對網(wǎng)上商品管理項目進(jìn)行的完整實踐。來自：其他![]()
CBR云備份服務(wù)提供了云上資源備份、混合云備份的能力，并支持備份共享、跨區(qū)域復(fù)制等多種競爭性特性，最大限度保障您的數(shù)據(jù)的安全性和正確性，確保業(yè)務(wù)安全。來自：其他![]()
本課程主要介紹MDC AI應(yīng)用和業(yè)務(wù)開發(fā)的整體框架。MDC上昇騰芯片的基本功能、算子在功能軟件中的位置和作用，基于模型轉(zhuǎn)換進(jìn)行AI推理、性能調(diào)優(yōu)的流程等基礎(chǔ)知識；掌握如何在MDC上使用TBE（Tensor Boost Engine）進(jìn)行算子開發(fā)。來自：其他![]()
本課程主要介紹大模型的發(fā)展趨勢以及AI系統(tǒng)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并介紹如何實施PTD分布式調(diào)優(yōu)、內(nèi)存優(yōu)化、計算通信并行掩蓋及MOE優(yōu)化等。同時，探討生成式大模型推理中的技術(shù)難題，如HBM容量、低時延通信、長序列緩存及數(shù)值精度，并提出優(yōu)化策略。來自：其他![]()
飛機(jī)大戰(zhàn)游戲上云實踐，應(yīng)用鯤鵬E CS 實現(xiàn)云上場景部署，通過云上快速搭建飛機(jī)大戰(zhàn)游戲，學(xué)會使用華為云CodeArts開發(fā)軟件項目。來自：其他![]()
本課程主要介紹敏捷課程下的需求管理方法，包括需求規(guī)劃管理、版本規(guī)劃管理、需求優(yōu)先級管理、需求溝通管理、用戶故事概念及拆分等；并通過實操演示進(jìn)一步說明敏捷需求管理方法。來自：其他![]()
本課程由臺灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹類神經(jīng)網(wǎng)路為什么可以正確分辨寶可夢和數(shù)碼寶貝、機(jī)器心中的貓長什么樣子。來自：其他![]()
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本課程簡潔明了地介紹了鴻蒙相關(guān)的很多基礎(chǔ)問題，譬如鴻蒙從哪里來，適合用于哪些產(chǎn)品，有哪些關(guān)鍵特性，鴻蒙是否用于替代android等等。并且通過3個案例展示了鴻蒙全場景分布式操作系統(tǒng)的創(chuàng)新特性。來自：其他![]()
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本課程由華為諾亞的宋老師介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)在語音喚醒中的應(yīng)用。聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠有效利用各種用戶的信息知識，提升所有用戶的KWS（智能喚醒）使用體驗，對于使用中心模型時表現(xiàn)糟糕的用戶，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠顯著提升模型在這些用戶上的性能，整個流程中數(shù)據(jù)不離開用戶端側(cè)，滿足隱私保護(hù)的要求。來自：其他![]()
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