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图网络是表征学习中兴起的一个新方向，为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍来自：其他图网络是表征学习中兴起的一个新方向，为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍来自：其他
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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。来自：其他![]()
本实验基于Spark进行关联分析的实例。基于多个课程讨论表综合分析师生互动讨论对学生参与讨论积极性的影响。具体来说，是统计有无教师参与讨论情况和学生参与讨论次数之间的关联关系。来自：其他![]()
本实验基于 DLI 环境，以车联网场景驾驶行为数据分析、电商BI报表分析为案例，提供了完整的端到端最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。来自：其他![]()
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本课程主要介绍Linux的用户、组、权限基础；用户及用户组管理命令精讲，用户认证及组认证机制；Linux文件权限rwx及文件属性、表示法及管理命令详解；特殊权限SUID、SGID、STICKY，FACL简介及基础使用等。来自：其他![]()
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ase 数据仓库 加载。具体来说，首先，打开HBase的thrift功能；然后，将线上教学的用户选课数据（user_tag_value）和成绩表（moc_score）导入HBase中。来自：其他![]()
ase数据仓库加载。具体来说，首先，打开HBase的thrift功能；然后，将线上教学的用户选课数据（user_tag_value）和成绩表（moc_score）导入HBase中。来自：其他![]()
通过MapReduce组件对数据进行全局排序。执行对应Python脚本调用MapReduce组件，统计用户选课表中不同地区选课人数和选择的课程后，对用户选课数量直接进行排序，分析整体用户选课偏好和人数的分布情况。来自：其他![]()
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任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想，几个代表性模型和它们之间的关系。来自：其他
