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  • js3種彈框 內容精選 換一換
  • Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹無監(jiān)督學習常見算法:聚類算法和關聯(lián)規(guī)則算法等相關知識內容,聚類算法中重點介紹三不同劃分方法下的代表算法:K-Means算法和Hierarchical Clustering算法等,介紹這些算法的使用場景,主要特性,推導過
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    靜態(tài)網(wǎng)站作為網(wǎng)站服務類型的一,是指全部由HTML代碼格式頁面組成的網(wǎng)站。網(wǎng)頁上也可以出現(xiàn)各種視覺動態(tài)效果,如GIF動畫、FLASH動畫等,而網(wǎng)站主要是靜態(tài)化的頁面和代碼組成。靜態(tài)網(wǎng)站常見于個人博客、商品展示、一些政府網(wǎng)站等。 本案例結合FunctionGraph函數(shù)計算服務,實
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  • 聯(lián)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一分布式機器學習框架,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。本課程介紹模型異構聯(lián)邦學習的定義、場景以及當前學術界和工業(yè)界的研究進展及經(jīng)典算法。
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    Web應用程序是一可以通過Web訪問的應用程序,程序的最大好處是用戶很容易訪問應用程序,用戶只需要有瀏覽器即可,不需要再安裝其他軟件。而Python在Web程序開發(fā)領域也提供了諸多的工具。本課程將帶領大家使用Python語言從了解Web基礎知識開始到Python Web框架的使
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  • 聯(lián)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一分布式機器學習框架,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。本課程介紹算法異構的松耦合聯(lián)邦學習,并介紹基于數(shù)據(jù)生成器的松耦合聯(lián)
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    聯(lián)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一分布式機器學習框架,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。本課程介紹縱向聯(lián)邦學習算法,包括數(shù)據(jù)對齊,線性擬合、邏輯回歸、分類
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    本課程講述了 GaussDB 的所有工具使用,方便用戶學習和查看。學習本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識,C/Java語言,熟悉C/Java的一IDE與SQL語法。
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    HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二深度學習 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎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
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    邊緣數(shù)據(jù)中心管理 是一為政府、教育、醫(yī)療、企業(yè)等中小數(shù)據(jù)中心提供遠程監(jiān)控運維的云管理系統(tǒng),通過地圖定位、設備環(huán)境監(jiān)控、視頻查看、告警推送等多項功能,提高客戶遠程運維的效率,降低運維成本。您可以足不出戶遠程監(jiān)控所管理的多個網(wǎng)點信息,降低運維壓力,實現(xiàn)機房無人值守。
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    聯(lián)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一分布式機器學習框架,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。本課程介紹橫向聯(lián)邦學習個性化算法的進階:即元學習和聯(lián)邦學習的結合。
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    聯(lián)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一分布式機器學習框架,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。本課程是介紹聯(lián)邦學習業(yè)界應用,并指導用戶上手一個自己的聯(lián)邦學習應用。
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    本課程主要介紹隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)安全風險也在增加。傳統(tǒng)的信息安全措施成本高且效果有限。針對當下數(shù)據(jù)安全問題和現(xiàn)狀,需要一更新的思路審視數(shù)據(jù)安全建設,本課程馬運老師從攻擊者視角,基于安全理念及思路回答當前網(wǎng)絡環(huán)境下數(shù)據(jù)安全治理的相關問題。
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    課程通過解讀24會使程序“腐爛變質”的代碼壞味道,以數(shù)十個重構案例清晰揭示代碼重構的過程、原理及實踐方式。可指導開發(fā)者改善即有代碼設計,減少開發(fā)過程中的風險,提升軟件的可維護性。在理論與實踐中提升自身水平,打造具有可靠性、安全性、可復用性、可維護性的高質量代碼。
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    聯(lián)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一分布式機器學習框架,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。本課程是聯(lián)邦學習進階課程,介紹更加嚴苛的隱私保護方法和分布式算法進階:FedOpt和FedMDGA。
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    制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細介紹MindSpore新特性“圖算融合”,它提供一極簡的算子表達方式和泛化自動算子融合能力,將AI算力更極致地解放給用戶。
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    Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹無監(jiān)督學習常見算法:聚類算法和關聯(lián)規(guī)則算法等相關知識內容,聚類算法中重點介紹三不同劃分方法下的代表算法:K-Means算法和Hierarchical Clustering算法等,介紹這些算法的使用場景,主要特性,推導過
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    聯(lián)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一分布式機器學習框架,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。本課程介紹算法異構的松耦合聯(lián)邦學習,并介紹基于數(shù)據(jù)生成器的松耦合聯(lián)
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    HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。人類交換信息最方便、最快捷的一方式是語言,而想要和機器進行這樣的交流就一定會運用到語音信號處理,完整的交流過程會包括 語音識別 ,語言理解,語言生成以及 語音合成 。本課程就語音處理的理論及應用做了介紹,介紹了大量具體的語音識
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