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工具包。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學(xué)習(xí)框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)框架 什么是數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)框架 時間：2020-09-09 10:36:02 數(shù)據(jù)治理可以采用集中化（全時投入）和虛擬化（部分投入）混合的組織模式。結(jié)合具備專業(yè)技能的專職數(shù)據(jù)治理人員和熟悉業(yè)務(wù)和IT系統(tǒng)的已有人員，在運作上實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理團來自：百科![]()
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5分鐘帶你了解LiteOS傳感框架 5分鐘帶你了解LiteOS傳感框架 時間：2022-11-26 10:04:15 物聯(lián)網(wǎng) LiteOS傳感框架是什么 LiteOS傳感框架即Sensor Hub，是一個基于Huawei LiteOS物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的傳感器管理框架。 隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，物來自：百科![]()
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
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支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、M來自：百科![]()
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然屬性調(diào)研、深度訪談等，做好用戶研究和設(shè)計創(chuàng)新；在視覺探索階段，時習(xí)知團隊堅持輕量、簡潔、高效、活力的設(shè)計語言，讓產(chǎn)品信息有效傳達，讓使用過程便捷流暢；在產(chǎn)品設(shè)計階段， 時習(xí)知根據(jù)用戶使用場景，確立在線課堂、直播、考試、證書、學(xué)習(xí)地圖等全場景學(xué)習(xí)培訓(xùn)能力，滿足企業(yè)學(xué)習(xí)、培訓(xùn)、 知識管理 訴求，給用戶帶來良好體驗感。來自：百科![]()
以往傳統(tǒng)的應(yīng)用需求是相對固定的，通常以項目化運作，用戶的訪問量可以預(yù)測，容量是有限的，對停開機的要求也沒有那么嚴格；而互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的特征是，需求持續(xù)發(fā)展，產(chǎn)品化而非項目制（產(chǎn)品與項目的本質(zhì)區(qū)別是什么？留給讀者探討），用戶量并非線性往往會有陡增陡降，7x24小時是基本要求；到現(xiàn)在我們來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安全框架有哪些 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安全框架有哪些 時間：2021-07-01 14:49:38 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 廣義范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)庫安全框架可以分為三個層次： 1.網(wǎng)絡(luò)層次安全 從技術(shù)角度講，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)層次安全方法技術(shù)主要有加密技術(shù)，數(shù)字簽名技術(shù)，防火墻技術(shù)和入侵檢測技術(shù)等。來自：百科
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