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安全培训赋能 在线学习 开发者认证 职业认证 01 课程学习 GaussDB 实战训练营 第1章 GaussDB产品介绍 第2章 GaussDB数据迁移 第3章 GaussDB最佳实践&运维 第4章 GaussDB特性实现介绍 02 在线实验 MySQL迁移上GaussDB MySQL迁移上GaussDB-手册版来自：专题来自：百科
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GaussDB 提供的价格计算器，选择您需要的实例规格，来快速计算出购买实例的参考价格。 高斯数据库安全培训赋能 在线学习 开发者认证 职业认证 01 课程学习 GaussDB实战训练营 第1章 GaussDB产品介绍 第2章 GaussDB数据迁移 第3章 GaussDB最佳实践&运维来自：专题
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包。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度学习框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。来自：百科![]()
本课程将会讲解Python的基础语法、数据结构、正则表达式、多任务和魔法方法的使用。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握Python基础编程知识。 2、掌握Python高级知识。 课程大纲 第1章 Python介绍 第2章 Python基础 第3章 Python高级 第4章来自：百科![]()
特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“来自：百科![]()
华为云计算 云知识 活用Python之网络爬虫图片抓取 活用Python之网络爬虫图片抓取 时间：2021-01-11 09:46:39 说起Python，想必大家一定不陌生，作为时下大热的计算机程序设计语言，大大小小网站的广告栏、甚至是朋友圈，都充斥着Python学习的广告，简直掀起了来自：百科![]()
课程简介 在自然语言处理(NLP) 领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级，学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章来自：百科![]()
云知识 如何配置Python3 如何配置Python3 时间：2020-11-17 14:58:20 简介 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这来自：百科![]()
I开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 一站式 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。来自：百科![]()
大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知 大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知 时间：2020-12-16 16:01:11 现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型，在行业应用场景变换时，容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度，介绍来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 时间：2021-04-27 15:59:32 内容简介： 将介绍人工智能基本知识体系，机器学习、深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解—来自：百科![]()
零门槛入门数据库学习之关系型数据库架构 零门槛入门数据库学习之关系型数据库架构 时间：2021-01-11 09:37:48 关系型数据库 数据库 早期在数据量还不是很大的时候，数据库就采用一种很简单的单机服务，在一台专用的服务器上安装数据库软件，对外提供数据存取服务。但随着业务来自：百科![]()
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时间：2020-12-22 16:51:07 面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理，模型开发，模型训练，模型管理和部署上线流程。涉及计费项包括：模型开发环境（Notebook），模型训练（训练作业、可视化作业），部署上线（在线服务）。AI全流程开发支来自：百科![]()
引擎，具有可扩展性和自学习性的特点。可扩展性是指，该引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力，比如智能数据映射，智能元数据发现。这些插件化的能力加载在下图的Online Process组件中，不会对整体架构产生影响。自学习性是指引擎会收集用户的反馈，通过脱敏后，用于对AI模型的再训练。这个再训练发生在下图的Offline来自：百科
