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安全技术覆盖数据全生命周期，保证数据入湖安全 提供租户隔离、 数据加密 传输、加密存储、秘钥用户自管理，以及溯源管理等能力，保障用户对数据的控制权，屏蔽非授权用户对数据的非法访问 模型开发训练 提供网络业务不同场景的AI模型开发和训练（如流量预测模型，DC PUE优化控制模型等），开来自：百科
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如果使用过程中超出了举办方提供的现金券额度，需要参赛团队自行负责，我方不再负责额外提供。 【赛题要求】 本次鲲鹏训练营考试包含个人理论考试和团队实验考试两大部分。 个人理论考试：个人理论考试为闭卷考试，满分100分，考试时间60分钟，题目总数50道，每道题目分值为2分，题型包含单选、多选和判断，题目内容均来自训练营授课内容。来自：百科
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发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。 课程简介 本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言来自：百科![]()
神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS) 是一种自动设计人工神经网络的技术，是机器学习领域中广泛应用的模型。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1、神经网络结构搜索的理论基础和广泛应用。 2、NAS的发展现状。来自：百科![]()
了解精益敏捷DevOps知识体系：内容涵盖精益、敏捷与DevOps的方法实践知识体系 2. 理论结合实践及工具落地：了解精益敏捷DevOps方法与实践如何结合工具进行良好落地 3. 深度学习DevOps转型的策略：学习精益理论、Kanban体系、敏捷与DevOps、混沌工程、持续交付实践是如何支撑企业的DevOps转型来自：百科![]()
场景中，事先估计函数总成本仍缺乏有效的理论指导。一方面，影响函数计费的关键因素不唯一，如包括函数内存规格、单实例并发度、函数执行时长等；另一方面，函数调用流量的波动通常具有随机性和非平稳性，使得基于流量的“按用计费”具有较大的不确定性。 当然，寻找函数计费的理论指导主要是为用户评估函数总成来自：百科![]()
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成目标。 （1）支持多种类型组织的管理 l 支持科层制组织管理 科层制理论是韦伯提出的有关组织结构的经典理论。根据这一理论可建立一个合理的结构，发展一些有效的指导原则，确保一个组织有序、高速地运转。运用这一理论，可以使无序、无效率的组织变为有序、高效运转的组织。这些指导原则涉及劳来自：云商店![]()
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类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。来自：百科![]()
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操作，教师可选择需要添加的班级，全选添加，或单独搜索学生再勾选添加进课程中。） 2.2创建理论课程 教师用户可根据自身的需要在相应课程分类下创建自己需要的课程，点击“新建课程”创建我的理论基础课程。填写需要创建的课程类别以及课程基本信息，包括名称、课时、选择年级、选择专业、选择上来自：云商店![]()
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作为被授权logging权限用户的容器。 Permission string 否 产生的日志文件对被授权者的具体权限。 FULL_CONTROL 完全控制权限。 READ 读权限。 WRITE 写权限。 200 BucketLoggingStatus.LoggingEnabled.TargetGrants来自：百科![]()
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