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華為云計算 云知識 WebAssembly 文檔手冊學習與基本介紹 WebAssembly 文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-09 11:07:27 WebAssembly，簡稱為 wasm，是一種新型可移植，具有占用存儲小、加載速度快等特點的面向 web 應用的編譯格式。來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 Infima框架文檔手冊學習與基本介紹 Infima框架文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-09 10:41:55 Infima是一個樣式框架，專門為內(nèi)容導向型網(wǎng)站而設計。Infima 與現(xiàn)有 CSS 框架（例如 Bootstrap、Bulma）之間來自：百科![]()
華為云計算 云知識 學習Python編程需要什么基礎：變量 學習Python編程需要什么基礎：變量 時間：2021-03-25 19:58:06 變量名必須是字母或_開頭，以雙下劃線開頭和結尾的變量是python特殊方法的專用標識，如__init__()代表類的構造函數(shù)，供解釋器使用；來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎的認知，掌握Python的基礎語法。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 SemVer文檔手冊學習與基本介紹 SemVer文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-09 11:32:13 SemVer 全稱為 Semantic Versioning(語義化版本表示)。該規(guī)則規(guī)定了版本號如何表示、如何增加、如何進行比較，不同的版本號意味著什么。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要基礎，理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內(nèi)容的關鍵，這也是本課程的重點所在。 目標學員來自：百科![]()
了TBE算子的融合能力，為神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下，通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡芯片做過訓練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時，希望盡量在不改變原始代來自：百科![]()
通過本課程的學習，使學員了解： 1、如何構建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構建弱監(jiān)督學習模型，并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應感知 第2章 面向識別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡共性技術 第3章來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學練考，輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學習 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學習 時間：2020-11-23 16:42:27 數(shù)據(jù)庫是計算機科學中發(fā)展久遠的一門技術。從上世紀60年代初誕生至今為止，已經(jīng)將近60年。從早期單純的對數(shù)據(jù)文件的保存和處理，發(fā)展出以數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為核心技術的一來自：百科![]()
js文檔手冊學習與基本介紹 gulp.js文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-08 09:18:22 gulp.js 是一個基于流(stream)的自動化構建工具。Grunt 采用配置文件的方式執(zhí)行任務，而 Gulp 一切都通過代碼實現(xiàn)。 gulp.js文檔手冊學習與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科
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