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算法和應用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科
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數(shù)據(jù)集的選擇與準備 機器學習中的傳統(tǒng)機器學習和深度學習都是數(shù)據(jù)驅動的研究領域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練，再使用模型對新的數(shù)據(jù)進行推理和預測，因此數(shù)據(jù)是機器學習中的關鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識別算法都會基于它進行訓練和驗證。M來自：百科![]()
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面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費體驗 中心]免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅免費來自：百科![]()
華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅動方式等幾個內容進行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院來自：百科![]()
型創(chuàng)造更多的應用場景和產業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識：來自：百科![]()
華為云平臺搭建 第4章 AI智能銷量預測 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT，致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場景服務和開發(fā)、集成、托管、運營等一站式工具服務，助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構建5G、AI萬物互聯(lián)的場景化物聯(lián)網(wǎng)解決方案 設備接入 IoTDA設備發(fā)放來自：百科![]()
通過日志分析，可以輸出詳細的運營數(shù)據(jù)。 立即使用 日志分析功能 多種結構化拆分和模板 日志分析需要將數(shù)據(jù)進行結構化分析，結構化數(shù)據(jù)指能夠用數(shù)字或統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型加以描述的數(shù)據(jù)，具有嚴格的長度和格式。日志結構化是以日志流為單位，通過不同的日志提取方式將日志流中的日志進行結構化，提取出來自：專題![]()
云知識 華為 云日志 服務特性 - 結構化分析日志 華為云日志服務特性 - 結構化分析日志 時間：2021-07-01 19:19:33 通過對日志桶添加提取規(guī)則將日志桶中的原始日志按一定的規(guī)律進行提取，并將提取后的日志整合到一起，以便進行SQL查詢與分析。 文中課程 更多精彩課程、實來自：百科![]()
數(shù)據(jù)，幫助游戲廠商和俱樂部進行更好的戰(zhàn)略決策。 了解詳情 【中級】逃殺游戲數(shù)據(jù)分析 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展，用戶數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問題。借助大數(shù)據(jù)平臺服務進行數(shù)據(jù)分析，能妥善處理海量的用戶數(shù)據(jù)，幫助游戲廠商和俱樂部進行更好的戰(zhàn)略決策。 電競行業(yè)解決方案深度解析，逃殺游戲用戶行為的數(shù)據(jù)模擬實戰(zhàn)，帶你解密大數(shù)據(jù)來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)平臺服務進行數(shù)據(jù)分析，能妥善處理海量的用戶數(shù)據(jù)，幫助游戲廠商和俱樂部進行更好的戰(zhàn)略決策。 電競行業(yè)解決方案深度解析，逃殺游戲用戶行為的數(shù)據(jù)模擬實戰(zhàn)，帶你解密大數(shù)據(jù) 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術感興趣的人員、社會大眾和高校師生 培訓方案：利用華為云服務中大數(shù)據(jù)平臺服務，實現(xiàn)逃殺游戲數(shù)據(jù)離線分析與可視化來自：專題![]()
1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機器學習優(yōu)化的原理及場景實踐。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 時間：2021-06-02 09:54:57 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設計的需求分析時，在系統(tǒng)調研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍的階段，要求： 1. 信息調研 信息調研目標是明確所設計的數(shù)據(jù)庫中要存儲哪些數(shù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Docker鏡像的分層結構 Docker鏡像的分層結構 時間：2021-06-30 18:36:45 Docker鏡像的分層結構： 新鏡像是從 base 鏡像一層一層疊加生成的。每安裝一個軟件，就在現(xiàn)有鏡像的基礎上增加一層。 鏡像分層最大的一個好處就是共享資源。比如說有多個鏡像都從相同的來自：百科
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