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    2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類(lèi)問(wèn)題,數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN 第5章
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    禁、報(bào)警和監(jiān)控三部分。安防是物聯(lián)網(wǎng)的一應(yīng)用市場(chǎng),傳統(tǒng)安防對(duì)人員的依賴(lài)性比較大,非常耗費(fèi)人力,而智能安防能夠通過(guò)設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能判斷。目前,智能安防最核心的部分在于智能安防系統(tǒng),該系統(tǒng)是對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行傳輸與存儲(chǔ),并對(duì)其分析與處理。一個(gè)完整的智能安防系統(tǒng)主要包括三部分,門(mén)禁、報(bào)警
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    MapReduce服務(wù) (MapReduce Service)提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)一站式大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。本課程為大家介紹 MRS 基本概念、MRS集群部署以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要介紹MRS服務(wù)的基本概念,MR
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    轉(zhuǎn)容器,攻克CKA! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:Docker容器基礎(chǔ)知識(shí)介紹及實(shí)踐、Kubernetes集群管理基礎(chǔ)知識(shí)介紹及實(shí)戰(zhàn)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、學(xué)習(xí)Docker容器的基礎(chǔ)知識(shí),快速入門(mén)并實(shí)操體驗(yàn); 2、系統(tǒng)學(xué)習(xí)Kubernetes集群管理知識(shí),并實(shí)操體驗(yàn);
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) V講堂——人工智能的能與不能 V講堂——人工智能的能與不能 時(shí)間:2020-12-15 11:39:38 通過(guò)本課程你將了解到人工智能能做什么,當(dāng)前AI應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。 課程簡(jiǎn)介 本課程將從算法和算力兩個(gè)維度對(duì)人工智能的能與不能展開(kāi)分析和討論。。 課程目標(biāo)
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    域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展歷程、三設(shè)計(jì)原則、近期的兩個(gè)里程碑;人類(lèi)與計(jì)算機(jī)理解圖像的不同方式和本質(zhì)困難,以及當(dāng)前最好的方法統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展歷程和三設(shè)計(jì)原則。 2、理解人類(lèi)與計(jì)算機(jī)理解圖像的方式和本質(zhì)困難。
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    云知識(shí) 知識(shí)圖譜與模型結(jié)合方法概述 知識(shí)圖譜與模型結(jié)合方法概述 時(shí)間:2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了語(yǔ)言模型和知識(shí)圖
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    【云小課】不容錯(cuò)過(guò)!華為云新一代緩存“咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for Redis) 【云小課】不容錯(cuò)過(guò)!華為云新一代緩存“咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Redis) 時(shí)間:2021-08-06 16:26:56 云小課 Redis 云數(shù)據(jù)庫(kù) 眾所周知,Redis是一
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    講述了代碼模型的起源、發(fā)展、優(yōu)勢(shì)以及應(yīng)用。他介紹到,在實(shí)際場(chǎng)景中,過(guò)多的代碼重復(fù)、冗余以及不具備可擴(kuò)展性,會(huì)極大地影響項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的速度和質(zhì)量,代碼模型便能有效解決此類(lèi)問(wèn)題。華為云CodeArts Snap智能編程助手即為華為代碼模型的應(yīng)用案例,沉淀華為自主研發(fā)代碼模型和軟件
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