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  • 联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一种分布式机器学习框架,能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下,让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍纵向联邦学习算法,包括数据对齐,线性拟合、逻辑回归、分类
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    Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍特征选择和降维技术,作为数据挖掘工程中的重要环节,特征选择和数据降维两种技术都可以提升模型的性能、可用性或模型运行效率,也是深入理解数据、梳理建模思路的重要过程。
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  • 随着科技的进步,人们为了更高效更安全更低成本的发布应用产品,对数据库提出了更高的要求,学习该课程能迅速了解华为 云数据库产品 的功能特性和应用;帮您掌握华为 云数据库 的基本操作和管理。
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    HarmonyOS概述应用开发基础考试
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  • 本课程主要介绍基于OpenHarmony的新技术和特性,让您快速入门并掌握OpenHarmony应用开发基础知识。
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    HCIP- GaussDB -OLAP V1.5系列课程。本课程主要讲述:各种数据库对象的主要概念,如何创建管理这些数据库对象,给并给出部分设计原则。
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    本课程主要介绍测试架构的定义、目的以及建设方法,包括测试业务架构规划和分析方法、测试能力架构和工程方法选型、知识库建设应用、自动化架构定义和建设方法、测试环境架构的建设方法等内容,指导开展测试架构规划和优化工作,使能测试效率和质量持续提升。
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一种分布式机器学习框架,能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下,让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍纵向联邦学习算法,包括数据对齐,线性拟合、逻辑回归、分类
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    本实验在安装了openEuler ARM操作系统的华为云主机上安装openGauss数据库,通过安装过程中的参数配置、命令行安装、工具使用等等方式,加深对openGauss数据库关联文件作用的理解,熟悉openGauss数据库安装相关的操作。
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    Mining系列课程。本课程主要讲述在实际数据挖掘的项目中,如何对已选模型进行优化及评估,包括最优化模型、模型评估选择正则化等内容。学完本课内容后,您将能够掌握回归、分类、聚类等不同算法的模型评估优化。
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    本课程带你简单了解IPSec VPN的原理和配置。
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    本课程通过讲解数据指标数据服务两个模块的设计方法,整体展示一个企业进行 数据治理 过程中所涉及的针对这两个模块的设计步骤和方法的建议,结合企业数字化转型过程中数据治理本身所具有的业务属性,给出典型企业数据治理的数据指标和数据服务方案设计要点。
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    语音信号处理,完整的交流过程会包括 语音识别 ,语言理解,语言生成以及 语音合成 。本课程就语音处理的理论及应用做了介绍,介绍了大量具体的语音识别语音合成的模型,不同模型各有特点,适应于不同的应用场景,实际中应注意合理选用。
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    本章主要讲述华为云容器类云服务的架构使用、应用架构的优劣对比、敏捷开发原则以及如何用华为云实现。
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    本章主要为大数据搬迁方案实战提供理论性指导,帮助大家更好地进行相关实战操作及技术选型。
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    本课程主要介绍GaussDBOracle的兼容性整体情况、GaussDBOracle的基本语法和语法差异情况,以及数据对象迁移的基本方法和原则。
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    本课程针对即将到来的物联网时代,由浅入深为0基础开发者及学生提供OpenHarmony硬件开发实操指导,可有效降低OpenHarmony设备开发入门门槛
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    本课程主要介绍大模型在代码生成方面表现优异,并被公认是大模型的重要应用场景。基于大模型研发的智能化开发助手也因此得到了蓬勃发展。本课程分享将结合华为在基于大模型的代码生成等软件研发领域开展的系列探索,分享软件研发大模型的进展,大模型往项目级演进的道路,并对软件研发的未来及需要解决的关键问题进行展望。
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