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框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验,加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。 目标学员 需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算来自:百科Optimizer:优化器,分为逻辑优化器和物理优化器,分别对HiveQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 · Executor:按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 · ThriftServer:提供thrift接口,作为JDBC的服务端,并将Hive和其他应用程序集成起来。来自:百科
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