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本課程是應(yīng)用服務(wù)化改造指導(dǎo)的第2節(jié)課,通過(guò)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(guò)電商示例代碼展示領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)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(lái)自:其他多個(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(jué)更豐富的全景視圖。本課程為計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程系列的專(zhuān)題課的第4部分:弱監(jiān)督學(xué)習(xí)Weakly Supervised Learning。來(lái)自:其他
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框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)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(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn),加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來(lái)自:其他領(lǐng)大家解讀《M-SQL: Multi-Task Representation Learning for Single-Table Text2sql Generation》。來(lái)自:其他
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