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- 學生機 內(nèi)容精選 換一換
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游戲行業(yè)相關(guān)人員，對云計算感興趣的社會大眾和高校師生 通過游戲行業(yè)解決方案的解析完成我的世界云端部署實踐 通過游戲云端部署解決方案的學習與實踐提升游戲云端安裝部署能力 掌握游戲云端部署解決方案及其優(yōu)勢，通過實踐提升學員游戲部署能力 關(guān)鍵云服務(wù)介紹 華為游戲云解決方案 游戲行業(yè)概述來自：其他浙江大學教授分享基于昇騰如何實現(xiàn)在視頻中去除雜物和路人，形成高清實景的視頻導(dǎo)航。來自：其他
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本實驗基于Spark進行關(guān)聯(lián)分析的實例?；诙鄠€課程討論表綜合分析師生互動討論對學生參與討論積極性的影響。具體來說，是統(tǒng)計有無教師參與討論情況和學生參與討論次數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。來自：其他本實驗是基于Spark進行偏好分析的實例。我們利用課程信息表，分析學生學習成績變化趨勢和學習偏好。來自：其他
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本課程由加拿大滑鐵盧大學的胡澤歐博士介紹多目標優(yōu)化聯(lián)邦學習。包括：Pareto Optimal、Ordering Cone、MGDA算法、 FedMGDA+算法。來自：其他![]()
本實驗是基于Spark進行偏好分析的實例。我們利用課程信息表，分析學生學習成績變化趨勢和學習偏好。來自：其他![]()
自然語言處理等領(lǐng)域?qū)＜覍W者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法，讓更多人來低門檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自哈爾濱工業(yè)大學的蔣士強和來自北京理工大學的李朝陽，從論文概述，模型分析，代碼復(fù)現(xiàn)三個方面解讀《Speaker Segmentation Using Deep Speaker來自：其他![]()
本課程由田海博老師（中山大學計算機學院副教授）介紹幾種隱私保持的比較算法。包括秘密份額上的比較、加法同態(tài)密文上的比較、全同態(tài)密文上的比較。來自：其他![]()
本課程針對即將到來的物聯(lián)網(wǎng)時代，由淺入深為0基礎(chǔ)開發(fā)者及學生提供OpenHarmony硬件開發(fā)實操指導(dǎo)，可有效降低OpenHarmony設(shè)備開發(fā)入門門檻來自：其他![]()
本課程主要介紹HarmonyOS的整體架構(gòu)，圍繞操作系統(tǒng)分布式特性，向學生介紹HarmonyOS概述、HarmonyOS應(yīng)用程序架構(gòu)、HarmonyOS分布式軟總線技術(shù)特性來自：其他![]()
本課程由韓亞洪老師（天津大學智能與計算學部教授、博士生導(dǎo)師）介紹黑盒探測的聯(lián)邦域自適應(yīng)。包括黑盒探測與對抗攻擊方法、對抗訓(xùn)練與生成對抗博弈、黑盒探測的聯(lián)邦域自適應(yīng)。來自：其他![]()
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本課程由楊強老師（加拿大工程院院士、香港科技大學講席教授）介紹遷移學習和聯(lián)邦學習的最新進展，包括橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦、聯(lián)邦標準、異構(gòu)聯(lián)邦學習、遷移學習以及聯(lián)邦學習的應(yīng)用案例。來自：其他![]()
面向想要掌握更深數(shù)據(jù)庫知識的高校學生、個人開發(fā)者、企業(yè)工程師，使您掌握數(shù)據(jù)庫的核心理論并實踐，具備較強開發(fā)實踐能力。來自：其他![]()
面向?qū)θA為云歐拉操作系統(tǒng)有學習及認證需求的高校學生及個人開發(fā)者，通過理論結(jié)合實踐，使相關(guān)從業(yè)者具備理論知識和實操能力。來自：其他![]()
該認證面向想掌握更深數(shù)據(jù)庫知識的高校學生、開發(fā)者、企業(yè)工程師，通過學習數(shù)據(jù)庫核心理論并實踐，具備更強的開發(fā)和運維實踐能力。來自：其他![]()
本課程由天津大學石育澄老師，介紹聯(lián)邦域自適應(yīng)中對抗機器學習方法的應(yīng)用。主要內(nèi)容包括，對抗噪聲可緩解域差異導(dǎo)致的性能損失，對抗訓(xùn)練方法可對齊域間數(shù)據(jù)分布，或作為數(shù)據(jù)增廣方法提供更多監(jiān)督信息。來自：其他![]()
通過ECS搭建Windows操作環(huán)境， 利用Visual Studio 運行SparkRTC Windows端demo，通過老師身份開課，在開啟另一個線程以學生身份進入課堂，體驗SparkRTC實時音視頻功能來自：其他![]()
本課程主要介紹鴻蒙系統(tǒng)的“一次開發(fā)，多端部署”的開發(fā)，通過權(quán)重、自適應(yīng)布局、橫屏和豎屏的切換介紹，讓學生了解程序適應(yīng)多種類型的智能設(shè)備的開發(fā)。來自：其他![]()
華為云AI論文精讀會助力開發(fā)者低門檻使用經(jīng)典算法，本期由來自北京大學的白璐斌，從論文解讀、模型源代碼講解、使用方法介紹三個方面帶領(lǐng)大家解讀《Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training》。來自：其他![]()
本課程由南京大學LAMDA實驗室的李新春博士，介紹基于私有共享模型的聯(lián)邦私有化技術(shù)。聯(lián)邦個性化算法（FedPHP）在每個客戶端上利用移動平均保存歷史個性化模型，得到HPM，在下一輪個性化過程中，利用HPM指導(dǎo)剛下載的全局模型進行訓(xùn)練。來自：其他
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