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Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍数据挖掘中所用到的基本数学知识，包括矩阵与线性代数、概率论与数理统计、信息熵和基尼系数，最后介绍了无约束最优化、约束最优化及应用。学完本课内容后您将能够掌握与数据挖掘相关的数学基础，为后面的数据挖掘算法学习奠定基础。来自：其他Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍Python编程基础，主要讲述了Python编程的基础知识以及Python进阶数据采集与 数据可视化 等内容。学完本课内容后您将能够掌握Python编程基础，为后面的数据挖掘编程打下基础。来自：其他
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Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍Python编程基础，主要讲述了Python编程的基础知识以及Python进阶数据采集与数据可视化等内容。学完本课内容后您将能够掌握Python编程基础，为后面的数据挖掘编程打下基础。来自：其他![]()
通过学习，您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点，并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识，初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。来自：其他![]()
Python是近几年最为流行的编程语言之一，它有着优雅的语法和丰富的工具库。相比于java和C语言而言，Python的门槛更低、更加灵活易于被人读懂。来自：其他![]()
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数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想和方法，是理解复杂算法的必要要素。人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上，想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学基础知识。来自：其他![]()
本次考试人员为即将入职华为和已经入职华为的软件类新员工，考试截止日期：无限制。请遵守考试秩序，考试之前请务必仔细阅读以下注意事项。来自：其他![]()
本课程主要介绍模型预训练、知识编辑、RAG技术实施步骤如文档处理和知识召回，以及大模型的选型和内容生成。特别介绍“小孔明”智能问答机器人的架构和反馈标注能力，展望大模型能力的提升，并分享检索增强生成（RAG）技术的见解。来自：其他![]()
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本课程主要介绍以下内容： 1、可靠/可用性基本概念：范畴、概念和指标（What）。 2、可靠/可用性分析方法、可靠/可用性指标论证、FME(C)A/FTA。 3、可靠/可用性测试验证。来自：其他![]()
本课程主要讲述了产品节能减排设计的基本概念和指标、关键设计活动、精细化节能设计方法、能效测试等，主要针对ICT基础设施产品。来自：其他![]()
本课程主要介绍华为敏捷开发、DevOps相关理念及一站式云端DevOps平台。来自：其他![]()
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本课程将全面深入地讲解知识图谱的核心基本概念及其重要发展历程，同时重点探讨如何将知识图谱与前沿的大模型技术有机结合，实现检索增强生成（RAG），以高效应对复杂的自然语言处理（NLP）任务，例如智能问答系统、精准信息检索等。来自：其他
