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  • 空表時(shí) 內(nèi)容精選 換一換
  • 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)生達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。
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    Communication)是基于華為在通信領(lǐng)域30年的深厚積淀,提供面向互聯(lián)網(wǎng)的 實(shí)時(shí)音視頻 通信云服務(wù);憑借獨(dú)有的編解碼技術(shù),覆蓋全球智能網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)高畫質(zhì),低時(shí)延實(shí)時(shí)音視頻體驗(yàn)。廣泛適用于社交娛樂(lè)、在線教育、智能終端等場(chǎng)景。
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  • 空表時(shí) 相關(guān)內(nèi)容
  • C語(yǔ)言進(jìn)階,包括以下內(nèi)容:變量,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。
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    圖網(wǎng)絡(luò)是征學(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
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  • 空表時(shí) 更多內(nèi)容
  • C語(yǔ)言進(jìn)階,包括以下內(nèi)容:變量,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。
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    圖網(wǎng)絡(luò)是征學(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
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    現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺(jué)理解的角度,介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。
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    Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程對(duì)持續(xù)開發(fā)和集成在軟件項(xiàng)目開發(fā)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,討論了應(yīng)用持續(xù)開發(fā)與集成時(shí)可以采用的輔助工具及相應(yīng)的使用方法,以及項(xiàng)目開發(fā)中應(yīng)該如何應(yīng)用持續(xù)集成以保持項(xiàng)目整體開發(fā)的高速度和高效率問(wèn)題。
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    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。
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    本實(shí)驗(yàn)基于 DLI 環(huán)境,以車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析、電商BI報(bào)分析為案例,提供了完整的端到端最佳實(shí)踐內(nèi)容,幫助您更好的使用DLI進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和處理。
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    本課程中您將學(xué)習(xí)到Python的高階使用:Python正則達(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。
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    Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程對(duì)持續(xù)開發(fā)和集成在軟件項(xiàng)目開發(fā)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,討論了應(yīng)用持續(xù)開發(fā)與集成時(shí)可以采用的輔助工具及相應(yīng)的使用方法,以及項(xiàng)目開發(fā)中應(yīng)該如何應(yīng)用持續(xù)集成以保持項(xiàng)目整體開發(fā)的高速度和高效率問(wèn)題。
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    現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺(jué)理解的角度,介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。
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    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。
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    本實(shí)驗(yàn)基于DLI環(huán)境,以車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析、電商BI報(bào)分析為案例,提供了完整的端到端最佳實(shí)踐內(nèi)容,幫助您更好的使用DLI進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和處理。
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    本課程中您將學(xué)習(xí)到Python的高階使用:Python正則達(dá)式;Python耳熟能詳?shù)墓ぞ甙褂茫粚W(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。
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    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、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。
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    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、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。
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    ase 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 加載。具體來(lái)說(shuō),首先,打開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)(moc_score)導(dǎo)入HBase中。
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    ase數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加載。具體來(lái)說(shuō),首先,打開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)(moc_score)導(dǎo)入HBase中。
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    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。
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總條數(shù):105