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本課程主要介紹測(cè)試架構(gòu)的定義、目的以及建設(shè)方法,包括測(cè)試業(yè)務(wù)架構(gòu)規(guī)劃和分析方法、測(cè)試能力架構(gòu)和工程方法選型、知識(shí)庫(kù)建設(shè)與應(yīng)用、自動(dòng)化架構(gòu)定義和建設(shè)方法、測(cè)試環(huán)境架構(gòu)的建設(shè)方法等內(nèi)容,指導(dǎo)開展測(cè)試架構(gòu)規(guī)劃和優(yōu)化工作,使能測(cè)試效率和質(zhì)量持續(xù)提升。來(lái)自:其他聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法,包括數(shù)據(jù)對(duì)齊,線性擬合、邏輯回歸、分類來(lái)自:其他
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Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹特征選擇和降維技術(shù),作為數(shù)據(jù)挖掘工程中的重要環(huán)節(jié),特征選擇和數(shù)據(jù)降維兩種技術(shù)都可以提升模型的性能、可用性或模型運(yùn)行效率,也是深入理解數(shù)據(jù)、梳理建模思路的重要過(guò)程。來(lái)自:其他隨著科技的進(jìn)步,人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀镜陌l(fā)布應(yīng)用產(chǎn)品,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出了更高的要求,學(xué)習(xí)該課程能迅速了解華為 云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 的功能特性和應(yīng)用;幫您掌握華為 云數(shù)據(jù)庫(kù) 的基本操作和管理。來(lái)自:其他
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HCIP- GaussDB -OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述:各種數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的主要概念,如何創(chuàng)建與管理這些數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象,給并給出部分設(shè)計(jì)原則。來(lái)自:其他
本課程通過(guò)講解數(shù)據(jù)指標(biāo)與數(shù)據(jù)服務(wù)兩個(gè)模塊的設(shè)計(jì)方法,整體展示一個(gè)企業(yè)進(jìn)行 數(shù)據(jù)治理 過(guò)程中所涉及的針對(duì)這兩個(gè)模塊的設(shè)計(jì)步驟和方法的建議,結(jié)合企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中數(shù)據(jù)治理本身所具有的業(yè)務(wù)屬性,給出典型企業(yè)數(shù)據(jù)治理的數(shù)據(jù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)服務(wù)方案設(shè)計(jì)要點(diǎn)。來(lái)自:其他
語(yǔ)音信號(hào)處理,完整的交流過(guò)程會(huì)包括 語(yǔ)音識(shí)別 ,語(yǔ)言理解,語(yǔ)言生成以及 語(yǔ)音合成 。本課程就語(yǔ)音處理的理論及應(yīng)用做了介紹,介紹了大量具體的語(yǔ)音識(shí)別與語(yǔ)音合成的模型,不同模型各有特點(diǎn),適應(yīng)于不同的應(yīng)用場(chǎng)景,實(shí)際中應(yīng)注意合理選用。來(lái)自:其他
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