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  • phpredis 內(nèi)容精選 換一換
  • 5系列課程。本課程主要介紹華為 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) GaussDB (DWS)的高級語法知識,包括基本的 數(shù)據(jù)類型、常用的函數(shù)、操作符和查詢語句,用戶自定義函數(shù)和存儲過程;以 及其分布執(zhí)行引擎的相關(guān)內(nèi)容,包括分布執(zhí)行中涉及的核心算子、分布 執(zhí)行的框架組成、分布執(zhí)行計(jì)劃的查看方法、查詢的執(zhí)行方式等。
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    本課程主要介紹Horizon前端開發(fā)框架,涵蓋其兼容React的API和響應(yīng)API兩大部分,以及狀態(tài)管理、路由等配套軟件的使用,以幫助學(xué)員掌握Horizon框架的核心技術(shù)和開發(fā)方法,輕松實(shí)現(xiàn)高效的前端開發(fā)
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  • phpredis 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程由臺灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程,主要介紹基本概念介紹、理論介紹與WGAN、生成器效能評估與條件生成、Cycle GAN。
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    本實(shí)驗(yàn)是基于MapReduce組件和Spark組件對用戶選課分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。以課程為樣本點(diǎn),基于聚類算法對課程進(jìn)行分類,找出每個樣本所包含的屬性,包括學(xué)習(xí)優(yōu)秀率、測驗(yàn)通過率、選課人數(shù)的學(xué)生比例等,從而進(jìn)一步分析影響線上學(xué)習(xí)體驗(yàn)的主要因素。
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  • phpredis 更多內(nèi)容
  • 通過回顧分布數(shù)據(jù)庫的架構(gòu),全方位介紹數(shù)據(jù)倉庫的分布計(jì)劃,并對計(jì)劃的執(zhí)行方式進(jìn)行分析,最后通過實(shí)踐案例進(jìn)行計(jì)劃的對比。
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    本實(shí)驗(yàn)是基于MapReduce組件和Spark組件對用戶選課分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。以課程為樣本點(diǎn),基于聚類算法對課程進(jìn)行分類,找出每個樣本所包含的屬性,包括學(xué)習(xí)優(yōu)秀率、測驗(yàn)通過率、選課人數(shù)的學(xué)生比例等,從而進(jìn)一步分析影響線上學(xué)習(xí)體驗(yàn)的主要因素。
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    本課程主要介紹Java函數(shù)編程,及函數(shù)編程接口定義、方法引用。
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    通過回顧分布數(shù)據(jù)庫的架構(gòu),全方位介紹數(shù)據(jù)倉庫的分布計(jì)劃,并對計(jì)劃的執(zhí)行方式進(jìn)行分析,最后通過實(shí)踐案例進(jìn)行計(jì)劃的對比。
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    本課程主要介紹本課程主要介紹生成AI對軟件產(chǎn)業(yè)的深遠(yuǎn)影響,深入分析LLM軟件創(chuàng)新的兩種模式,一種是以AI為中心的“Plug-in”模式,一種是以垂直應(yīng)用為中心的“Copilot”模式,并聚焦工業(yè)軟件領(lǐng)域,介紹盤古制造大模型與天籌A
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    本課程主要介紹Java函數(shù)編程,及函數(shù)編程接口定義、方法引用。
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    對云上運(yùn)維感興趣的人員,社會大眾和高校師生 華為云上運(yùn)維解決方案和云上電子商城運(yùn)維實(shí)踐 了解云上運(yùn)維解決方案,熟悉云上電子商城運(yùn)維實(shí)踐 了解云上運(yùn)維解決方案,通過實(shí)踐提升云上運(yùn)維的能力 華為云云上運(yùn)維解決方案 華為云上電子商城運(yùn)維實(shí)踐 云上運(yùn)維目標(biāo)與挑戰(zhàn) 掌握華為云云上運(yùn)維解決方案
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    通過示例項(xiàng)目 workerman-todpole,覆蓋軟件開發(fā)全生命周期,為研發(fā)PHP項(xiàng)目的企業(yè)或個人提供上云指導(dǎo)。
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    ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布訓(xùn)練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布機(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)。本課程包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布訓(xùn)練初步實(shí)現(xiàn)。
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    GaussDB是華為云深度融合在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域多年的經(jīng)驗(yàn),結(jié)合企業(yè)級場景需求,推出的新一代企業(yè)級分布數(shù)據(jù)庫,支持集中式與分布兩種部署形態(tài)。在支撐傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上,持續(xù)構(gòu)建競爭力特性,為企業(yè)面向5G時代的挑戰(zhàn),提供了無限可能。
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    通過示例項(xiàng)目 workerman-todpole,覆蓋軟件開發(fā)全生命周期,為研發(fā)PHP項(xiàng)目的企業(yè)或個人提供上云指導(dǎo)。
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    理解ModelArts的功能特性,能夠基于ModelArts完成AI模型的訓(xùn)練、部署。
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    本課程主要介紹全托管微調(diào)、智能體推理及大模型推理三大核心服務(wù),其中,智能體推理和大模型推理是實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的關(guān)鍵步驟。本次課程將集中討論如何打造一個“CAP自洽”的推理服務(wù),以滿足在長度、精度和性價比的綜合需求。
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    ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布訓(xùn)練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    本課主要講述開源的非關(guān)系型分布數(shù)據(jù)庫HBase, 它可以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時處理應(yīng)用的需求。
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總條數(shù):105