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構(SOA)風格的變體，將應用程序安排成松散耦合的服務集合，在微服務架構中，每個服務都應該是精細的的，輕量級的。 【簡介】對于微服務，沒有一個單一的定義。隨著時間的推移，業(yè)界已經形成了一個共識的觀點。經常被引用的一些定義特征包括： l 微服務架構（MSA）中的服務通常是通過網絡
統功能和系統處理的打包，編譯構建，測試和部署到生產環(huán)境的一系列操作。并要確保發(fā)布的系統能夠契合當初的需求設計。 【系統發(fā)布管理對客戶帶來哪些好處】一個完善的系統發(fā)布管理過程，會：1. 給客戶以充足的信心接受系統的修改, 并能制定出最優(yōu)化的成本計劃，把可能的風險降到最低。2
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物理智能創(chuàng)新Lab 主頁 研究方向 新聞動態(tài) 生態(tài)合作 招賢納士 關于我們 主頁 研究方向 新聞動態(tài) 生態(tài)合作 招賢納士 關于我們 主頁 前往主頁 研究方向 前往研究方向 新聞動態(tài) 前往新聞動態(tài) 生態(tài)合作 前往生態(tài)合作 招賢納士 前往招賢納士 關于我們 前往關于我們 賦形于智，擢智馭形：
| +智能，見未來 博士招聘 面向Serverless的分布式技術研究員 面向Serverless的分布式技術研究員 領域方向：Serverless與中間件 工作地點： 深圳、南京、杭州 面向Serverless的分布式技術研究員 Serverless與中間件 深圳、南京、杭州 崗位職責
求，需要新的通信理論和創(chuàng)新技術來滿足5G系統的需求。近些年深度學習范式的發(fā)展使引起了學術界和工業(yè)界對基于深度學習的無線通信技術的研究，研究結果證實了深度學習技術可以提高無線通信系統的性能，并有潛力應用在物理層進行干擾調整、信道估計和信號檢測、信號處理等方面。02深度學習范式深度學
算法核心引擎、算法仿真平臺構筑技術競爭力。 崗位要求 1、有豐富的C/C++/Python/go/java編程經驗和良好編碼習慣，熟悉Linux系統； 2、熟悉組合優(yōu)化、整數/線性規(guī)劃、機器學習、強化學習、深度學習、緩存算法、P2P算法、預測算法、推薦算法、擁塞控制算法等某一領域技術；
識解決實際問題等。知識計算涉及表示學習、少樣本學習、遷移學習、多語種學習、多模態(tài)學習、強化學習等多個研究方向的前沿技術，已經應用在能源、政務等眾多領域。 AIGC AIGC是基于AI系統的內容生成，是AI系統的最重要的應用之一。目前AIGC的研究方向包括但不限于圖像生成、個性化語
統功能的步驟，增加路由和參數的自動化探測能力。 惡意軟件分析 惡意軟件分析技術，分析惡意軟件行為、特征與系統交互情況，發(fā)現和排查潛在的威脅。 多方計算 研究多方計算技術，通過算法和硬件提升加速。 聯邦學習 研究聯邦學習技術，在云場景中應用以避免隱私泄露。 可信執(zhí)行環(huán)境 研究可信執(zhí)行環(huán)境，構建TEE平臺并提升易用性。
對工具的流程和業(yè)務能夠比較熟悉，通過數據智能能力的建設和落地，提升華為云DevSecOps工具在業(yè)界的競爭力。高性能、高可靠的落地產品方案。 崗位要求 1、熟悉主流機器學習、深度學習框架，如Tensorflow、caffe、Pytorch等，在機器學習和深度學習方面有扎實的理論基礎。
鴻之微自主開發(fā)的多尺度材料設計與仿真平臺，能夠實現材料原子級建模、高性能科學仿真計算、計算任務的監(jiān)控和管理、數據可視化分析?？蓪⒖茖W仿真計算結果進行自動分析，繪制出數據可視化圖形，用戶可一鍵切換計算結果的數據可視化圖形,可自動連接超算服務器和本地計算機，界面式提交多種科學仿真軟件的計算任務，并實時監(jiān)控和管理任務
+智能，見未來 博士招聘 區(qū)塊鏈研究員 區(qū)塊鏈研究員 領域方向：區(qū)塊鏈 工作地點： 深圳、北京、西安 區(qū)塊鏈研究員 區(qū)塊鏈 深圳、北京、西安 崗位職責 1、負責華為云區(qū)塊鏈服務關鍵技術創(chuàng)新及系統設計、開發(fā)、關鍵應用模型和算法的研發(fā)，構建高容錯、高性能的區(qū)塊鏈系統； 2、面向智慧城市
ert的情況，通常的框架都提供一些額外的解決方案，比如PhantomJS的onAlert()函數，Selenium的switch_to.alert().accept()。但是我們還是想和場景二一起使用Hook的方法來解決。場景二：記錄指定函數被調用情況存儲型XSS的驗證過程通常分
華為云 | +智能，見未來 天才少年招聘 適應多樣化設備和聲學環(huán)境的回聲消除算法研究 適應多樣化設備和聲學環(huán)境的回聲消除算法研究 領域方向：算法 職位名稱： 音頻3A算法工程師 適應多樣化設備和聲學環(huán)境的回聲消除算法研究 算法 音頻3A算法工程師 挑戰(zhàn)課題方向簡介 隨著音視頻遠程會議
華為云邊緣云創(chuàng)新Lab 主頁 新聞 研究方向 合作 招聘 關于我們 主頁 新聞 研究方向 合作 招聘 關于我們 Bring Cloud Closer To Everyone! Bring Cloud Closer To Everyone! 研究方向 研究方向 邊緣云平臺 邊緣AI 云機器人
深度學習1. TensorFlow星標：149000，提交數：97741，貢獻者：754TensorFlow是針對機器學習的端對端開源平臺。它具備綜合靈活的工具、庫和社區(qū)資源，可以幫助研究者推動先進的機器學習技術的發(fā)展以及開發(fā)者更輕松地開發(fā)和發(fā)布由機器學習支持的應用。2. Ker
性多種特點，對海量數據的管理能力、價值挖掘能力成為企業(yè)的核心競爭力，我們研究的課題是如何利用AI算法管理好海量的復雜數據，提高效率，降低成本。 具體研究的若干個關鍵問題： 1、AI輔助數據分析、處理、錯誤檢測、修復、關系挖掘等工作的算法研究； 2、基于AI的大數據引擎性能調優(yōu)、大數據相關優(yōu)化工作；
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工業(yè)數字主線軟件技術研究 工業(yè)數字主線軟件技術研究 華為深圳博士后工作站 工業(yè)數字主線軟件技術研究 華為深圳博士后工作站 研究課題簡介 1、工業(yè)數字主線產品旨在構建中國工業(yè)數據管理領域 “同源同構”的平臺能力，改變行業(yè)工業(yè)軟件數據各為孤島，數據難于流動的“七國八制”的現狀，是工業(yè)軟件云
項目實習生 分布式數據庫的AI資源調度研究 分布式數據庫的AI資源調度研究 領域方向：云數據庫 工作地點： 北京、西安、杭州 分布式數據庫的AI資源調度研究 云數據庫 北京、西安、杭州 項目簡介 本項目將面向華為云數據倉庫GaussDB(DWS)，利用主動學習等技術，優(yōu)化作業(yè)資源估
