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- 国三网络技术大纲 内容精选 换一换
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对ServiceStage进行理论和实操的讲解，帮助学员快速理解ServiceStage的基础知识，及合理运用ServiceStage到实际应用。 课程大纲 第1章 ServiceStage概述与基本操作 第2章 ServiceStage产品解决方案与实战 应用管理与运维平台 ServiceStage来自：百科识别应用场景、视频理解原理及应用。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解行业趋势及应用前景、掌握文字、图像、视频识别的应用和原理。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 文字识别介绍及演示 第3节 图像和视频识别介绍及演示 第4节 内容审核 介绍及演示 华为云 面向未来的来自：百科
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本课程主要内容包括ModelArts介绍和基本使用操作。 课程目标 通过本课程的学习，了解ModelArts的特性、应用场景等，并掌握其申请和调用方法。 课程大纲 第1章 ModelArts服务介绍 第2章 ModelArts服务应用场景 第3章 ModelArts典型客户案例 第4章 如何使用ModelArts服务来自：百科![]()
uss关键技术及开源社区介绍。 目标学员 高校学生、个人开发者中的openGauss初学者 课程目标 了解什么是openGauss。 课程大纲 第1章 华为数据库关系概图 第2章 openGauss介绍 第3章 共建开源生态 第4章 参与openGauss社区 华为云 面向未来的来自：百科![]()
以及ICT从业人员等。 课程目标 学完本课程后，学员可以掌握离线批处理应用场景、离线批处理采用的技术方案，学习离线批处理的实际案例。 课程大纲 1. 离线处理方案 2. 离线处理技术框架介绍 3. 离线批处理实战 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功来自：百科![]()
绍及优势分析。 课程目标 通过本课程的学习，使学员：快速了解阳光云视公司基于华为共有云的融媒体严选解决方案，并掌握项目扩展基本方法。 课程大纲 第1章 【华为云严选解决方案】-阳光云视融媒体 媒体文娱行业解决方案 5G时代，云VR爆发增长，互动创新增多，行业客户追求超高清、低时延来自：百科![]()
1、系统、完整的了解多项前沿容器技术理论并实操体验； 2、学习华为云云容器服务的功能和特点； 3、帮助容器技术开发者通过CKA认证。 课程大纲 第1章 WEEK1 容器入门——手把手教你使用Docker容器 第2章 WEEK2 容器进阶——容器集群管理 第3章 WEEK3 容器应用——企业应用的容器化实践来自：百科![]()
课程目标 掌握物联网、大数据、人工智能基本概念；熟悉华为云上物联网、大数据、人工智能云服务产品；了解物联网、大数据、人工智能的行业趋势。 课程大纲 1. 云上物联网服务及行业应用 2. 云上大数据服务及行业应用 3. 云上人工智能服务及行业应用 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企来自：百科![]()
2、掌握 MRS 集群部署，深入理解部署过程中各项参数的选择和配置对集群的影响。 3、了解MRS大数据集群迁移工具和网络基础设施的基本功能及适用适用场景。 课程大纲 第1章 MRS概述 第2章 MRS部署 第3章 大数据迁移方案 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce来自：百科![]()
希望了解华为云服务产品使用、管理和维护的人员。 课程目标 学完本课程后，您将能够：通过华为DevCloud案例熟悉DevOps端到端流程；掌握DevOps转型的具体阶段。 课程大纲 1. 华为云端到端DevOps实践 2. DevOps转型路径 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键来自：百科![]()
本次课程将会给大家一个针对数据中心，尤其是云数据中心的全景式的介绍。 课程目标 通过本课程学习，掌握云数据中心的逻辑和物理架构，以及它使用的一些核心技术和常见设备等。 课程大纲 第1节 数据中心基础知识 第2节 数据中心发展简史 第3节 数据中心发展趋势 第4节 云数据中心基本架构 第5节 华为云数据中心解决方案来自：百科![]()
接入，并享受当地资费套餐。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 了解 全球SIM联接 的相关特性及应用场景等，并掌握其购买及使用方法。 课程大纲 第1章 产品概述及行业发展趋势 第2章 产品特性说明 第3章 服务应用场景介绍 第4章 购买指导及基本使用操作 第5章 服务市场路标 第6章来自：百科![]()
练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型 第4章 主流预训练语言模型介绍 第5章 华为在预训练语言模型领域的工作来自：百科
