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为什么要使用 数据仓库 ? 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景,并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库,通过某个数据转换(ETL)的过程,业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自:专题本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式;评价GAN生成样本质量的评价标准,包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。 2、了解评价GAN生成样本质量的评价标准。 课程大纲来自:百科
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Docker的技术优势: 统一的交付标准可以屏蔽环境差异,使能DevOps 更小的资源消耗,提高资源利用率,匹配微服务架构 极速的弹性伸缩,故障恢复,解放运维生产力 Kubernetes的技术特点: 通过声明性语法直接定义应用的最终状态 提供开放的插件机制 灵活的资源权限隔离机制来自:百科本教程介绍了计算机视觉的发展历程、三大设计原则、近期的两个里程碑;人类与计算机理解图像的不同方式和本质困难,以及当前最好的方法统计学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解计算机视觉的发展历程和三大设计原则。 2、理解人类与计算机理解图像的方式和本质困难。 课程大纲 第1章来自:百科
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