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  • redis-shake 內容精選 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 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)行引擎的相關內容,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)行計劃的查看方法、查詢的執(zhí)行方式等。
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    Kubernetes技術原理和網(wǎng)絡與持久化存儲實踐 通過理論學習及實踐提升Kubernetes技術能力 基于CCE的Kubernetes網(wǎng)絡與持久化存儲實戰(zhàn) Kubernetes核心概念簡介 Kubernetes存儲管理 通過Service訪問Pod 通過實踐體驗Kubernetes中網(wǎng)絡和存儲的基本能力 認識Kubernetes的核心概念與架構
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  • redis-shake 相關內容
  • 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,以幫助學員掌握Horizon框架的核心技術和開發(fā)方法,輕松實現(xiàn)高效的前端開發(fā)
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    本課程由臺灣大學李宏毅教授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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  • redis-shake 更多內容
  • 本實驗是基于MapReduce組件和Spark組件對用戶選課分布進行統(tǒng)計分析。以課程為樣本點,基于聚類算法對課程進行分類,找出每個樣本所包含的屬性,包括學習優(yōu)秀率、測驗通過率、選課人數(shù)的學生比例等,從而進一步分析影響線上學習體驗的主要因素。
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    通過回顧分布數(shù)據(jù)庫的架構,全方位介紹數(shù)據(jù)倉庫的分布計劃,并對計劃的執(zhí)行方式進行分析,最后通過實踐案例進行計劃的對比。
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    本實驗是基于MapReduce組件和Spark組件對用戶選課分布進行統(tǒng)計分析。以課程為樣本點,基于聚類算法對課程進行分類,找出每個樣本所包含的屬性,包括學習優(yōu)秀率、測驗通過率、選課人數(shù)的學生比例等,從而進一步分析影響線上學習體驗的主要因素。
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    Kubernetes架構與核心概念 Kubernetes簡介 華為云CCE介紹 掌握Kubernetes工作負載的特點及使用場景 了解Kubernetes架構及核心概念 簡單了解Kubernetes 了解華為云CCE服務及其使用方法
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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,全方位介紹數(shù)據(jù)倉庫的分布計劃,并對計劃的執(zhí)行方式進行分析,最后通過實踐案例進行計劃的對比。
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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,一種是以垂直應用為中心的“Copilot”模式,并聚焦工業(yè)軟件領域,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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    對云上運維感興趣的人員,社會大眾和高校師生 華為云上運維解決方案和云上電子商城運維實踐 了解云上運維解決方案,熟悉云上電子商城運維實踐 了解云上運維解決方案,通過實踐提升云上運維的能力 華為云云上運維解決方案 華為云上電子商城運維實踐 云上運維目標與挑戰(zhàn) 掌握華為云云上運維解決方案
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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)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布訓練、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)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一種分布機器學習框架,能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計算結點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程包含聯(lián)邦學習系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布訓練初步實現(xiàn)。
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    GaussDB是華為云深度融合在數(shù)據(jù)庫領域多年的經(jīng)驗,結合企業(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)務的基礎上,持續(xù)構建競爭力特性,為企業(yè)面向5G時代的挑戰(zhàn),提供了無限可能。
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    理解ModelArts的功能特性,能夠基于ModelArts完成AI模型的訓練、部署。
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    本課程主要介紹全托管微調、智能體推理及大模型推理三大核心服務,其中,智能體推理和大模型推理是實現(xiàn)AI應用的關鍵步驟。本次課程將集中討論如何打造一個“CAP自洽”的推理服務,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)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布訓練、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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總條數(shù):105