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0丟失，支持1000+節(jié)點的擴展能力，PB級海量存儲。本文為您詳細介紹 GaussDB 課程。 GaussDB課程：認證學習資料 GaussDB課程：認證學習資料 GaussDB認證培訓教材下載 課程大綱 第1章 GaussDB產品與架構 第2章 GaussDB關鍵技術 第3章 高可用方案來自：專題定義算子。 課程簡介 本次初級課程，我們特邀多位專家?guī)銓W習TBE算子的最基礎，也是最常用的開發(fā)方式：DSL方式，讓你能夠進行TBE自定義算子的開發(fā)并集成到Davinci模型進行運行。由淺到深、從原理到實踐，讓你學會如何基于TBE開發(fā)工具進行自定義算子的開發(fā)。 課程目標 通過學習此課程，您將能夠：來自：百科
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網(wǎng)站搭建與部署知識課程 完成網(wǎng)站建設課程學習，獲得華為云官方微認證證書，獲得更多職場機遇。 【人才就業(yè)推薦】攜手華為云招聘，通過認證獲得面試優(yōu)先推薦。 網(wǎng)站建設課程學習 完成實名認證即可學習 電子商務網(wǎng)站搭建技能輕松掌握 互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展催生了“網(wǎng)購”這一新興的消費方式，現(xiàn)如今，來自：專題![]()
和考試，體驗更簡單方便、高效的學習，輕松應對職業(yè)認證考試。 課程簡介 本課程主要介紹了云學院課程學習頁面基本操作和職業(yè)認證考試指引。 課程目標 了解云學院課程學習方法，輕松應對職業(yè)認證考試。 課程大綱 第1章 云學院課程學習操作指引 第2章 職業(yè)認證學習地圖 第3章 職業(yè)認證考試流程來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Docker容器基礎入門課程 Docker容器基礎入門課程 時間：2020-12-07 11:18:12 本期課程由華為云容器團隊精心打造，課程內容涵蓋熱門的Docker+Kubernetes精編前沿技術，覆蓋CKA考綱80%以上內容。 資深專家?guī)?，理?實來自：百科![]()
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如何一秒變身郵件達人？ 如何一秒變身郵件達人？ 時間：2024-05-21 17:00:47 最新文章 圖引擎服務 物流配送 圖引擎 服務 語義搜索Demo 圖引擎服務操作指導 云搜索服務 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關推薦 活動:郵件 活動:郵件 活動:郵件 活動:郵件 發(fā)送郵件圖元:發(fā)送郵件圖元參數(shù)配置來自：百科![]()
DLI 中級工程師課程 DLI中級工程師課程 時間：2020-12-16 15:21:18 本課程為大家介紹DLI基本概念、使用入門級運維知識。 課程簡介 本課程主要內容包括DLI簡介、服務開通和購買、基本的管理和運維操作、基本SQL作業(yè)運維知識。 課程目標 通過本課程的學習，使學員：來自：百科![]()
plotlib等。 課程簡介 本課程將會講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領域常用的工具包。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器來自：百科![]()
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DAYU中級工程師課程 DAYU中級工程師課程 時間：2020-12-10 09:43:38 智能數(shù)據(jù)湖 運營平臺(DAYU)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開發(fā)運營平臺，幫助企業(yè)客戶快速構建數(shù)據(jù)運營能力。本課程為大家介紹DAYU基礎概述、H CS 部署、使用入門級運維知識。 課程簡介 本課程主要內容包來自：百科![]()
智能技術，也需要學習常用的機器學習相關算法。 課程簡介 本課程將會講解機器學習相關算法，包括監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習，集成算法等。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握有監(jiān)督學習，包括線性回歸，邏輯回歸，KNN，樸素貝葉斯，SVM,決策樹等算法的基礎知識及應用。 2、掌握集來自：百科![]()
開發(fā)自定義算子。 課程簡介 在高級課程中，我們特邀了多位專家，帶領你學習TBE算子的進階開發(fā)方式：TIK開發(fā)方式，讓你能夠寫出更靈活更高效的TBE自定義算子。由淺到深、從原理到實踐，讓你學會如何基于TBE開發(fā)工具進行自定義算子的開發(fā)。 課程目標 通過學習此課程，您將能夠： 1、了解昇騰AI處理器的架構。來自：百科![]()
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數(shù)學基礎知識。 課程簡介 人工智能的技術歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學基礎知識。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎知識及應用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識及應用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應用。來自：百科![]()
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