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本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知来自：百科bar要引用变量的值，在变量前面加冒号。例如查看变量的值：openGauss=# \echo :foo bar 这种变量的引用方法适用于规则的SQL语句和元命令。 gsql预定义了一些特殊变量，同时也规划了变量的取值。为了保证和后续版本最大限度地兼容，请避免以其他目的使用这些变量。 说明：来自：专题
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机不能直接理解高级语言，只能理解和运行机器语言，所以必须要把高级语言翻译成机器语言，计算机才能运行高级语言所编写的程序。解释型语言的优点是可跨平台运行，缺点则是运行时需要源代码，知识产权保护性差，运行效率低。 至于Python的数据类型、变量、文件、语句、函数等知识，囿于篇幅，不来自：百科![]()
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解：构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 深度学习平台介绍 第3节 深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 华为云 面向未来的智来自：百科![]()
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