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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种深度学习 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手写体数字的实来自：其他边缘数据中心管理 是一种为政府、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。来自：其他
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Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍无监督学习常见算法：聚类算法和关联规则算法等相关知识内容，聚类算法中重点介绍三种不同划分方法下的代表算法：K-Means算法和Hierarchical Clustering算法等，介绍这些算法的使用场景，主要特性，推导过来自：其他![]()
静态网站作为网站服务类型的一种，是指全部由HTML代码格式页面组成的网站。网页上也可以出现各种视觉动态效果，如GIF动画、FLASH动画等，而网站主要是静态化的页面和代码组成。静态网站常见于个人博客、商品展示、一些政府网站等。 本案例结合FunctionGraph函数计算服务，实来自：其他![]()
Web应用程序是一种可以通过Web访问的应用程序，程序的最大好处是用户很容易访问应用程序，用户只需要有浏览器即可，不需要再安装其他软件。而Python在Web程序开发领域也提供了诸多的工具。本课程将带领大家使用Python语言从了解Web基础知识开始到Python Web框架的使来自：其他![]()
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。本课程介绍算法异构的松耦合联邦学习，并介绍基于数据生成器的松耦合联来自：其他![]()
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、分类来自：其他![]()
本课程主要介绍随着互联网、移动互联网和物联网的快速发展，数据安全风险也在增加。传统的信息安全措施成本高且效果有限。针对当下数据安全问题和现状，需要一种更新的思路审视数据安全建设，本课程马运老师从攻击者视角，基于安全理念及思路回答当前网络环境下数据安全治理的相关问题。来自：其他![]()
课程通过解读24种会使程序“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。来自：其他![]()
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”，它提供一种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。来自：其他![]()
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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、分类来自：其他![]()
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HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。人类交换信息最方便、最快捷的一种方式是语言，而想要和机器进行这样的交流就一定会运用到语音信号处理，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来自：其他
