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- python2-psycopg2 內(nèi)容精選 換一換
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本課程為AI全棧成長計(jì)劃第一階段課程：AI基礎(chǔ)篇。本階段您將學(xué)習(xí)到：Python語言基礎(chǔ)，AI基礎(chǔ)概念，并由華為AI專家?guī)?0 代碼開發(fā)自己的第一個(gè)AI模型。來自：其他本課程為AI全棧成長計(jì)劃第一階段課程：AI基礎(chǔ)篇。本階段您將學(xué)習(xí)到：Python語言基礎(chǔ)，AI基礎(chǔ)概念，并由華為AI專家?guī)?0 代碼開發(fā)自己的第一個(gè)AI模型。來自：其他
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本課程主要介紹以下內(nèi)容： 1、可靠/可用性基本概念：范疇、概念和指標(biāo)（What）。 2、可靠/可用性分析方法、可靠/可用性指標(biāo)論證、FME(C)A/FTA。 3、可靠/可用性測試驗(yàn)證。來自：其他本課程主要講述產(chǎn)品配置管理的如下知識： 1、產(chǎn)品配置基本概念、配置器的定位與價(jià)值，配置器數(shù)據(jù)與系統(tǒng)集成。 2、SBOM/Spart設(shè)計(jì)基本概念、SBOM/Spart設(shè)計(jì)規(guī)則、SBOM/Spart全流程信息打通。 3、學(xué)習(xí)產(chǎn)品發(fā)布上架流程、學(xué)習(xí)配置器系統(tǒng)集成、掌握配置報(bào)價(jià)流程。來自：其他
- python2-psycopg2 更多內(nèi)容
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通過MapReduce組件對數(shù)據(jù)進(jìn)行全局排序。執(zhí)行對應(yīng)Python腳本調(diào)用MapReduce組件，統(tǒng)計(jì)用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程后，對用戶選課數(shù)量直接進(jìn)行排序，分析整體用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來自：其他![]()
通過MapReduce組件對數(shù)據(jù)進(jìn)行全局排序。執(zhí)行對應(yīng)Python腳本調(diào)用MapReduce組件，統(tǒng)計(jì)用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程后，對用戶選課數(shù)量直接進(jìn)行排序，分析整體用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來自：其他![]()
本課程是應(yīng)用服務(wù)化改造指導(dǎo)的第2節(jié)課，通過講解企業(yè)上云中應(yīng)用服務(wù)化所涉及的微服務(wù)實(shí)現(xiàn)工作，通過電商示例代碼展示領(lǐng)域驅(qū)動的微服務(wù)編碼最佳實(shí)踐和示例演示，最后介紹微服務(wù)如何演進(jìn)及單體應(yīng)用改造成微服務(wù)架構(gòu)的模式和建議。來自：其他![]()
框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：其他![]()
來自：其他![]()
是各行業(yè)軟硬件系統(tǒng)中承上啟下的“魂”。深入分析全場景協(xié)同下OpenHarmony的整體方案，以及對應(yīng)的RTOS V2X架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，并分享典型案例。來自：其他![]()
華為云分布式云原生U CS 課程第2課——應(yīng)用智能運(yùn)維，CCE云原生可觀測性全新升級。介紹華為云如何通過可觀測性技術(shù)洞察分布式動態(tài)環(huán)境，及時(shí)發(fā)現(xiàn)與處理故障；并結(jié)合DEMO示例進(jìn)行實(shí)操演示。來自：其他![]()
本課程主要講述產(chǎn)品配置管理的如下知識： 1、產(chǎn)品配置基本概念、配置器的定位與價(jià)值，配置器數(shù)據(jù)與系統(tǒng)集成。 2、SBOM/Spart設(shè)計(jì)基本概念、SBOM/Spart設(shè)計(jì)規(guī)則、SBOM/Spart全流程信息打通。 3、學(xué)習(xí)產(chǎn)品發(fā)布上架流程、學(xué)習(xí)配置器系統(tǒng)集成、掌握配置報(bào)價(jià)流程。來自：其他![]()
本課程主要介紹線性擬合，數(shù)據(jù)處理，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和訓(xùn)練與評估。學(xué)習(xí)完本課程之后，希望大家能夠做到：1.深入了解MindSpore的數(shù)據(jù)處理模塊；2.深入了解MindSpore在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中，如何對各模塊進(jìn)行自定義；3.進(jìn)階了解MindSpore的動靜態(tài)圖和回調(diào)機(jī)制的作用。來自：其他![]()
領(lǐng)大家解讀《M-SQL: Multi-Task Representation Learning for Single-Table Text2sql Generation》。來自：其他![]()
的多個(gè)方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計(jì)算機(jī)視覺更豐富的全景視圖。本章為計(jì)算機(jī)視覺課程系列的專題課的第2部分：行人重識別方法Person Re-Identification and Search來自：其他![]()
本課程是應(yīng)用服務(wù)化改造指導(dǎo)的第2節(jié)課，通過講解企業(yè)上云中應(yīng)用服務(wù)化所涉及的微服務(wù)實(shí)現(xiàn)工作，通過電商示例代碼展示領(lǐng)域驅(qū)動的微服務(wù)編碼最佳實(shí)踐和示例演示，最后介紹微服務(wù)如何演進(jìn)及單體應(yīng)用改造成微服務(wù)架構(gòu)的模式和建議。來自：其他![]()
框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：其他![]()
華為云分布式云原生UCS課程第4課——從Day1到Day2全周期加速，多云現(xiàn)代化應(yīng)用交付運(yùn)維。從現(xiàn)代化應(yīng)用的交付和運(yùn)維兩個(gè)角度展開，介紹云原生時(shí)代下的可持續(xù)交付模型GitOps，多云應(yīng)用的交付過程觀測；并通過場景演示，介紹華為云UCS敏捷高效的多云DevOps平臺構(gòu)建方式。來自：其他![]()
領(lǐng)大家解讀《M-SQL: Multi-Task Representation Learning for Single-Table Text2sql Generation》。來自：其他![]()
的多個(gè)方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計(jì)算機(jī)視覺更豐富的全景視圖。本章為計(jì)算機(jī)視覺課程系列的專題課的第2部分：行人重識別方法Person Re-Identification and Search來自：其他![]()
對語音識別和語音合成技術(shù)感興趣的人 結(jié)合語音識別和語音合成的原理，通過華為云SIS服務(wù)實(shí)現(xiàn)自己的語音交互 提升Python程序設(shè)計(jì)能力，語音處理基礎(chǔ)能力 使用語音交互服務(wù)實(shí)現(xiàn)AI語音交互能力，提升自身編碼能力 語音處理技術(shù) 智能語音識別計(jì)算器 華為云EI-語音交互API服務(wù)介紹 了解語音處理技術(shù)基本原理來自：其他
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