Flexus L实例
即开即用，轻松运维，开启简单上云第一步
立即查看
免费体验中心
免费领取体验产品，快速开启云上之旅
立即前往
企业级DeepSeek
支持API调用、知识库和联网搜索，满足企业级业务需求
立即购买
免费体验中心
免费领取体验产品，快速开启云上之旅
立即前往
企业级DeepSeek
支持API调用、知识库和联网搜索，满足企业级业务需求
立即前往
Flexus L实例
即开即用，轻松运维，开启简单上云第一步
立即查看
免费体验中心
免费领取体验产品，快速开启云上之旅
¥0.00
元
Flexus L实例
即开即用，轻松运维，开启简单上云第一步
立即前往
企业级DeepSeek
支持API调用、知识库和联网搜索，满足企业级业务需求
立即购买
- ng-bind-template 内容精选 换一换
-
Big Data-Data Mining系列课程。本课程内容主要讲述大数据架构的建设以及如何选择合适的架构平台，并介绍了大数据常见的治理模型与治理案例。学完本课后，您将能够了解常见的大数据架构与大 数据治理 模型。来自：其他
- ng-bind-template 相关内容
-
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
- ng-bind-template 更多内容
-
![]()
Big Data-Data Mining系列课程。本课程内容主要讲述大数据架构的建设以及如何选择合适的架构平台，并介绍了大数据常见的治理模型与治理案例。学完本课后，您将能够了解常见的大数据架构与大数据治理模型。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![]()
Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍了机器学习中常见的有监督学习算法，包括：线性回归、逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、决策树以及集成算法。学完本课内容后，您将能够有效掌握有监督学习的相关算法及其对应的应用场景。来自：其他![]()
本课程为云原生批量计算公开课第十五课，由来自华为云批量计算工程师王鹏老师主讲。通过本节课程，你将深入了解Allocate Action/Binpack Plugin/Predicate Plugin/NodeOrder Plugin的工作原理、如何配合工作和使用场景。来自：其他![]()
自然语言处理是人工智能的一个重要的分支，随着人工智能的快速发展，自然语言处理的应用愈加广泛。本课程作为自然语言处理的入门课程，有助于帮助大家掌握自然语言处理的基础技术理论和相关实践。来自：其他![]()
听说牛羊也有自己的“健康码”？人工智能、物联网、大数据及 区块链 技术能否应用至传统的畜牧产业中？如何通过智能化手段解决农牧业相关痛点难题，实现信息化技术与畜牧生产的有机融合？本课程带你一探究竟。来自：其他![]()
Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍了机器学习中常见的有监督学习算法，包括：线性回归、逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、决策树以及集成算法。学完本课内容后，您将能够有效掌握有监督学习的相关算法及其对应的应用场景。来自：其他![]()
本课程为云原生批量计算公开课第十五课，由来自华为云批量计算工程师王鹏老师主讲。通过本节课程，你将深入了解Allocate Action/Binpack Plugin/Predicate Plugin/NodeOrder Plugin的工作原理、如何配合工作和使用场景。来自：其他![]()
Big Data-Data Mining系列课程。MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。Spark MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。来自：其他![]()
HCIP-Big Data Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。来自：其他![]()
Big Data-Data Mining系列课程。MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。Spark MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。来自：其他
