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天冕聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)是天冕利用前沿信息技術(shù)打造的高效安全數(shù)據(jù)合作解決方案，在充分保護(hù)各方用戶數(shù)據(jù)安全、非共享數(shù)據(jù)情況下打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)、跨行業(yè)的合作。 天冕聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái),聯(lián)邦建模，聯(lián)合建模,隱私計(jì)算,多方安全計(jì)算
單擊【進(jìn)入課程】彈出教學(xué)課程的詳情頁(yè)面，可以查看課程介紹和課程資料包信息進(jìn)行學(xué)習(xí)。 我的預(yù)習(xí)操作 登錄用戶平臺(tái)。 單擊頂部菜單欄的學(xué)習(xí)任務(wù)菜單。 進(jìn)入學(xué)習(xí)任務(wù)頁(yè)面，單擊【我的預(yù)習(xí)】菜單 進(jìn)入我的預(yù)習(xí)頁(yè)面，信息流形式展示我的預(yù)習(xí)信息。 圖2 我的預(yù)習(xí) 通過(guò)預(yù)習(xí)名稱、預(yù)習(xí)狀態(tài)、選
學(xué)習(xí)與賦能伙伴發(fā)展路徑 學(xué)習(xí)與賦能伙伴發(fā)展路徑 華為云學(xué)習(xí)與賦能伙伴發(fā)展路徑關(guān)注伙伴的生態(tài)賦能發(fā)展服務(wù)、生態(tài)認(rèn)證發(fā)展服務(wù)等核心能力，并通過(guò)權(quán)益、激勵(lì)等各項(xiàng)支持，幫助伙伴快速構(gòu)建能力及業(yè)務(wù)模式，以獲得可持續(xù)性發(fā)展 華為云學(xué)習(xí)與賦能伙伴發(fā)展路徑關(guān)注伙伴的生態(tài)賦能發(fā)展服務(wù)、生態(tài)認(rèn)證發(fā)展
為生成的圖像，而且輸出樣本的類別（多輸出學(xué)習(xí)）。這是基于這樣的一個(gè)想法，通過(guò)判別器學(xué)習(xí)區(qū)分真實(shí)和生成的圖像， 能夠在沒(méi)有標(biāo)簽的情況下學(xué)得具體的結(jié)構(gòu)。通過(guò)從少量的標(biāo)記數(shù)據(jù)中進(jìn)行額外的增強(qiáng)，半監(jiān)督模型可以在最少的監(jiān)督數(shù)據(jù)量下獲得最佳性能。 GAN也涉及了其他的混合學(xué)習(xí)的領(lǐng)域——自監(jiān)督學(xué)習(xí)，
為生成的圖像，而且輸出樣本的類別（多輸出學(xué)習(xí)）。這是基于這樣的一個(gè)想法，通過(guò)判別器學(xué)習(xí)區(qū)分真實(shí)和生成的圖像， 能夠在沒(méi)有標(biāo)簽的情況下學(xué)得具體的結(jié)構(gòu)。通過(guò)從少量的標(biāo)記數(shù)據(jù)中進(jìn)行額外的增強(qiáng)，半監(jiān)督模型可以在最少的監(jiān)督數(shù)據(jù)量下獲得最佳性能。 GAN也涉及了其他的混合學(xué)習(xí)的領(lǐng)域——自監(jiān)督學(xué)習(xí)，
、驗(yàn)證實(shí)施的技術(shù)骨干。 工作任務(wù) 客戶交流、項(xiàng)目運(yùn)作、技術(shù)協(xié)同 關(guān)鍵能力 客戶的識(shí)別和挖掘能力； 客戶關(guān)系構(gòu)建能力和溝通技巧； 資源整合推動(dòng)能力； 項(xiàng)目推動(dòng)執(zhí)行能力 學(xué)習(xí)路徑 - 遷移工程師 通過(guò)完成本頁(yè)面三個(gè)階段的學(xué)習(xí)，學(xué)員可以掌握華為云上遷移的方法論。 對(duì)不同組件的遷移有完善
自動(dòng)學(xué)習(xí)”，進(jìn)入自動(dòng)學(xué)習(xí)總覽頁(yè)面。 在自動(dòng)學(xué)習(xí)列表上方的搜索框中，根據(jù)您需要的屬性類型，例如，名稱、狀態(tài)、項(xiàng)目類型、當(dāng)前節(jié)點(diǎn)、標(biāo)簽等，過(guò)濾出相應(yīng)的工作流。 單擊搜索框右側(cè)的按鈕，可選擇自動(dòng)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)設(shè)置，需要的顯示列。 表格內(nèi)容折行：默認(rèn)為關(guān)閉狀態(tài)，啟用此能力可讓表格內(nèi)容自動(dòng)折行，禁用此功能可截?cái)辔谋尽?/p>
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本課程主要介紹Java多線程的創(chuàng)建方式，線程的生命周期，線程優(yōu)先級(jí)，線程的狀態(tài)調(diào)度，線程的同步和鎖機(jī)制，線程的通信，線程的并發(fā)包，線程池及應(yīng)用。 開(kāi)始學(xué)習(xí) Java多線程實(shí)戰(zhàn) Java多線程實(shí)戰(zhàn) 本課程主要介紹Java的數(shù)據(jù)容器List、Set、Map、Queue的特點(diǎn)和機(jī)制，并對(duì)各個(gè)實(shí)現(xiàn)子類做了全面分析
通過(guò)調(diào)用接口獲取用戶Token接口獲取。 X-Language 是 String 根據(jù)自己偏好的語(yǔ)言來(lái)獲取不同語(yǔ)言的返回內(nèi)容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 發(fā)送的實(shí)體的MIME類型 響應(yīng)參數(shù) 狀態(tài)碼： 200 表3 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類型 描述
通過(guò)調(diào)用接口獲取用戶Token接口獲取。 X-Language 是 String 根據(jù)自己偏好的語(yǔ)言來(lái)獲取不同語(yǔ)言的返回內(nèi)容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 發(fā)送的實(shí)體的MIME類型 表3 請(qǐng)求Body參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 description
png【翻譯】如第一部分所述，作為一種潛在的、能夠從強(qiáng)噪聲振動(dòng)信號(hào)中學(xué)習(xí)判別性特征的方法，本研究考慮了深度學(xué)習(xí)和軟閾值化的集成。相對(duì)應(yīng)地，本部分注重于開(kāi)發(fā)深度殘差網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)改進(jìn)的變種，即通道間共享閾值的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)、通道間不同閾值的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)。對(duì)相關(guān)理論背景和必要的想法進(jìn)行了詳細(xì)介紹。A.
12個(gè)課時(shí) 機(jī)器學(xué)習(xí) 本課程將會(huì)講解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，集成算法等。 深度學(xué)習(xí) 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 本課程將會(huì)講解生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的原理、模型變種與應(yīng)用。 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 本課程將會(huì)講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)概念及常見(jiàn)算法，包括經(jīng)典算法和前沿算法。
3、跟進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)的業(yè)界發(fā)展，并能在實(shí)際產(chǎn)品中落地。 崗位要求 1、博士學(xué)歷優(yōu)先，計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、人工智能等相關(guān)理工科專業(yè)； 2、有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和創(chuàng)新能力，掌握常見(jiàn)的機(jī)器算法、深度學(xué)習(xí)、運(yùn)籌學(xué)算法模型及原理，并有實(shí)際應(yīng)用項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)； 3、較強(qiáng)的試驗(yàn)?zāi)芰?，能?/p>
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自動(dòng)學(xué)習(xí)”，進(jìn)入自動(dòng)學(xué)習(xí)總覽頁(yè)面。 在自動(dòng)學(xué)習(xí)列表上方的搜索框中，根據(jù)您需要的屬性類型，例如，名稱、狀態(tài)、項(xiàng)目類型、當(dāng)前節(jié)點(diǎn)、標(biāo)簽等，過(guò)濾出相應(yīng)的工作流。 單擊搜索框右側(cè)的按鈕，可選擇自動(dòng)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)設(shè)置，需要的顯示列。 表格內(nèi)容折行：默認(rèn)為關(guān)閉狀態(tài)，啟用此能力可讓表格內(nèi)容自動(dòng)折行，禁用此功能可截?cái)辔谋尽?/p>
正式推出了Ustore存儲(chǔ)引擎、基于Paxos協(xié)議的DCF高可用組件等多個(gè)重大內(nèi)核新特性，為企業(yè)級(jí)用戶打造了穩(wěn)定高性能的存儲(chǔ)引擎、高可用的內(nèi)核能力。 華為云宣布GaussDB 規(guī)模商用，加速企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云 華為堅(jiān)持戰(zhàn)略投入GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)10多年，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB依托領(lǐng)先的存算分離架構(gòu)，立足
通過(guò)調(diào)用接口獲取用戶Token接口獲取。 X-Language 是 String 根據(jù)自己偏好的語(yǔ)言來(lái)獲取不同語(yǔ)言的返回內(nèi)容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 發(fā)送的實(shí)體的MIME類型 響應(yīng)參數(shù) 狀態(tài)碼： 200 表4 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類型 描述
征的多行樣本進(jìn)行可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)，聯(lián)合建模。 模型評(píng)估 評(píng)估訓(xùn)練得出的模型權(quán)重在某一數(shù)據(jù)集上的預(yù)測(cè)輸出效果。 縱向聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí) 縱向聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)，適用于參與者訓(xùn)練樣本ID重疊較多，而數(shù)據(jù)特征重疊較少的情況，聯(lián)合多個(gè)參與者的共同樣本的不同數(shù)據(jù)特征進(jìn)行可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)，聯(lián)合建模。 概念術(shù)語(yǔ)
創(chuàng)建可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)作業(yè) 聯(lián)邦建模的過(guò)程由企業(yè)A來(lái)操作，在“作業(yè)管理 > 可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)”頁(yè)面單擊“創(chuàng)建”，填寫作業(yè)名稱并選擇算法類型后單擊確定即進(jìn)入聯(lián)邦建模作業(yè)界面。本文邏輯回歸算法為例。 父主題： 使用TICS可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行聯(lián)邦建模
