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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
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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。本課程為計(jì)算機(jī)視覺課程系列的專題課的第4部分：弱監(jiān)督學(xué)習(xí)Weakly Supervised Learning。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
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領(lǐng)大家解讀《M-SQL: Multi-Task Representation Learning for Single-Table Text2sql Generation》。來自：其他![]()
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