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课程单元页面 3、学习课程内容 在课程单元页面，选择想要学习的课程单元，点击【开始学习】，进入课程播放器页面。 图 点击【开始学习】 图 课程播放器页面 在课程播放器页面，点击左侧的目录，可以切换课程的章节；点击下方的“下一页”、“上一页”可以进行课程页面的切换。课程单元学习完成后，点击来自：云商店
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言处理技术和构建垂直领域智能对话机器人。 课程简介 本课程主要内容包括：自然语言处理技术原理、实战：构建专属智能问答机器人。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 自然语言处理概述 第3节 NLP技术及应用介绍来自：百科大数据分析学习与微认证 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 大数据分析学习课程与认证 课程结合实践，借助配套的实验环境，一站式学练考，轻松Get新知识 【初级】球星薪酬决定性因素分析来自：专题
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程。 开放的生态：用户间快速共享、交易。 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。来自：百科![]()
图像处理基本任务 第5章 特征提取与传统图像处理算法 第6章 深度学习与卷积神经网络 第7章 图像处理实验 华为云开发者学堂 华为官方云计算技术培训学习平台，致力于打造精品课程，在线实验，考试及认证一站式云计算技术人才培训平台，打造了“学、练、考、证”一站式学习与体验平台，为用户提供架构完整、内来自：百科![]()
索需要学习的课程，进行在线学习与专题内容测试，学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案，点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”，打开微信扫描二维码，拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后，点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目，来自：云商店![]()
模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持来自：百科![]()
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个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学来自：专题![]()
目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster RCNN将特征抽取(feature来自：百科![]()
I应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法：人工智能的能与不能 第2章 算力：从CPU，GPU到NPU来自：百科![]()
9、中软宅客学院在线平台网络人工智能课程介绍及7天实战、人才测评。 听众收益： 1、了解人工智能基本知识体系； 2、了解机器学习、深度学习、强化学习基础与实践； 3、了解AutoML相关概念和前沿技术； 4、了解Vega的架构和算法及网络人工智能平台的使用方法； 5、了解电信领域业务的问题和挑战，及AutoML技术在电信领域中的应用；来自：百科![]()
道用户的密码，就应该使用哈希算法存储口令的单向哈希值。 实际使用中会加入盐值和迭代次数，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻击。 对称密码算法 对称密码算法使用相同的密钥来加密和解密数据。对称密码算法分为分组密码算法和流密码算法。 分组密码算法将明文分成固定长度的分组，用来自：专题![]()
文档手册学习与基本介绍 Jekyll 文档手册学习与基本介绍 时间：2021-07-09 11:49:21 Jekyll 是一个静态站点生成工具。它将 Markdown （或者 Textile） 以及 Liquid 转化成一个完整的可发布的静态网站。 Jekyll文档手册学习与信息参考网址：https://www来自：百科![]()
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