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  • 本课程主要介绍了鲲鹏Boostkit分布式存储:基于鲲鹏服务器进行了大量的性能及有效容量优化的工作,能为存储行业中存储系统的性能及有效容量产生提供一有竞争力的解决方案。
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    云连接(Cloud Connect)为用户提供一能够快速构建跨区域VPC之间以及云上多VPC与云下多数据中心之间的高速、优质、稳定的网络互通能力,帮助用户打造一张具有企业级规模和通信能力的全球级云网络。
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  • 文本处理是操作系统对文件管理的基础操作,文本编辑器是计算机软件中的一,主要用来编写和查看文本文件。不同的文件编辑器有不同的辅助功能。本课程将介绍几种常见的文本编辑器以及文本处理基础操作。
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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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  • 云上搭建聊天室 配置安全连接 使用华为 域名 服务 在线聊天室概述 登录和使用在线聊天室 在云上完成聊天室基础软件搭建 了解安全连接的概念和一实现方案 了解域名服务的概念与使用方式 了解在线聊天室的优势和整体架构 掌握在线聊天室的基本使用方式
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    深度学习是一以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法。目前,在图像、 语音识别 、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中,深度学习获得了广泛的应用,并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一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。本课程包含联邦学习系统介绍、业界发展以及分布式训练初步实现。
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    GaussDB 是华为云深度融合在数据库领域多年的经验,结合企业级场景需求,推出的新一代企业级分布式数据库,支持集中式与分布式两部署形态。在支撑传统业务的基础上,持续构建竞争力特性,为企业面向5G时代的挑战,提供了无限可能。
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    本课程讲述了GaussDB的所有工具使用,方便用户学习和查看。学习本课程之前,需要了解操作系统知识,C/Java语言,熟悉C/Java的一IDE与SQL语法。
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一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。本课程介绍横向联邦学习个性化算法的进阶:即元学习和联邦学习的结合。
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一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。本课程是介绍联邦学习业界应用,并指导用户上手一个自己的联邦学习应用。
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    HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二深度学习 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实
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    边缘数据中心管理 是一为政府、教育、医疗、企业等中小数据中心提供远程监控运维的云管理系统,通过地图定位、设备环境监控、视频查看、告警推送等多项功能,提高客户远程运维的效率,降低运维成本。您可以足不出户远程监控所管理的多个网点信息,降低运维压力,实现机房无人值守。
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    制化方式效率低且不能满足网络越来越多样化的需求。 本次课程将详细介绍MindSpore新特性“图算融合”,它提供一极简的算子表达方式和泛化自动算子融合能力,将AI算力更极致地解放给用户。
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一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。本课程是联邦学习进阶课程,介绍更加严苛的隐私保护方法和分布式算法进阶:FedOpt和FedMDGA。
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    课程通过解读24会使程序“腐烂变质”的代码坏味道,以数十个重构案例清晰揭示代码重构的过程、原理及实践方式。可指导开发者改善即有代码设计,减少开发过程中的风险,提升软件的可维护性。在理论与实践中提升自身水平,打造具有可靠性、安全性、可复用性、可维护性的高质量代码。
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