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- 機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)源代碼 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)源代碼 相關(guān)內(nèi)容
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本課程主要內(nèi)容包括：自然語言處理技術(shù)原理、實戰(zhàn)：構(gòu)建專屬智能問答機(jī)器人。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié) 對話機(jī)器人演示 第6節(jié) 課程總結(jié)來自：百科手寫數(shù)字識別模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界，來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)源代碼 更多內(nèi)容
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息、資源文件等。基于這些特點(diǎn)源代碼SCA和二進(jìn)制SCA的檢測原理也存在很大的不同。 2、源代碼SCA檢測原理 由于源代碼中包含有豐富的程序信息，因此源代碼的SCA檢測既有大顆粒度的檢測方法，也有細(xì)顆粒度的檢測方法。 2.1 大顆粒度檢測方法：根據(jù)源代碼文件的相似度來判斷屬于什么組來自：百科![]()
術(shù)，包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
課程目標(biāo) 幫助學(xué)員深入學(xué)習(xí)如何基于華為 物聯(lián)網(wǎng)平臺 開發(fā)IoT應(yīng)用。 課程大綱 第1章 物聯(lián)應(yīng)用，創(chuàng)新核心 第2章 學(xué)會接口，感知萬物 第3章 應(yīng)用上云，安全可靠 第4章 功能擴(kuò)展，無限可能 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT，致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管來自：百科![]()
華為云計算 云知識 軟件遷移實戰(zhàn)案例分享 軟件遷移實戰(zhàn)案例分享 時間：2020-12-16 16:23:45 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者，介紹SO庫遷移、Maven工程遷移、Python工程遷移過程中的依賴分析的一般方法和解題思路。 目標(biāo)學(xué)員 鯤鵬合作伙伴、開發(fā)者 課程目標(biāo)來自：百科![]()
課程目標(biāo) 幫助學(xué)員深入學(xué)習(xí)華為物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)Huawei LiteOS。 課程大綱 第1章 解鎖物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)，與LiteOS相識 第2章 物聯(lián)網(wǎng)平臺在手，萬物皆有 第3章 掌握內(nèi)核開發(fā)，與LiteOS相知 第4章 學(xué)會必備功能，與LiteOS相伴 第5章 典型場景開發(fā)實戰(zhàn)，平步青云（實驗手冊）來自：百科![]()
云知識 實戰(zhàn)篇：刷臉時代已經(jīng)到來，你準(zhǔn)備好了嗎？ 實戰(zhàn)篇：刷臉時代已經(jīng)到來，你準(zhǔn)備好了嗎？ 時間：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識別應(yīng)用。來自：百科![]()
本課程主要內(nèi)容包括：手把手教你使用Docker容器、容器集群管理、Istio服務(wù)與架構(gòu)、企業(yè)應(yīng)用的容器化實踐等前沿實用技術(shù)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、系統(tǒng)、完整的了解多項前沿容器技術(shù)理論并實操體驗； 2、學(xué)習(xí)華為云云容器服務(wù)的功能和特點(diǎn)； 3、幫助容器技術(shù)開發(fā)者通過CKA認(rèn)證。來自：百科![]()
內(nèi)容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實踐。時空預(yù)測問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺，利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測模型。以及中軟宅客學(xué)院在線平臺網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。 內(nèi)容大綱： 1、人工智能基本知識體系；來自：百科![]()
16:45:18 實戰(zhàn)派帶你云上體驗機(jī)器學(xué)習(xí)，不會算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)講解及實操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解行業(yè)趨勢及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱來自：百科![]()
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LiteOS感興趣的用戶，同樣可報名學(xué)習(xí)。本賽事為個人賽，不需要組隊。 *請務(wù)必添加華為IoT小助手微信（huawei-iot），回復(fù)“LiteOS”，進(jìn)群交流。 【賽事階段】 報名時間：5月13日9:00-6月2日18:00 第一階段：課程學(xué)習(xí)每日打卡（每日打卡匯總帖） 2020年5月25日0:00-來自：百科![]()
本課程主要內(nèi)容包括：云化場景下如何運(yùn)維、華為云應(yīng)用立體運(yùn)維服務(wù)、華為云應(yīng)用運(yùn)維實戰(zhàn)、華為云性能測試服務(wù)。 課程目標(biāo) 通過本課程，您可以了解云化場景下運(yùn)維工作的變化與挑戰(zhàn)，學(xué)習(xí)云上運(yùn)維與性能測試技術(shù)，掌握華為云應(yīng)用立體運(yùn)維服務(wù)與性能測試服務(wù)的能力與使用，提升云上運(yùn)維、測試效率。 課程大綱 課前導(dǎo)讀:應(yīng)用運(yùn)維全面觀來自：百科![]()
避免出現(xiàn)無序現(xiàn)象。 但在互聯(lián)網(wǎng)場景，如商品秒殺中，隨著整個系統(tǒng)的并發(fā)飆升，需要多臺機(jī)器并發(fā)運(yùn)行，假設(shè)此時兩個用戶的請求同時到來，但落在了不同的機(jī)器上，雖然這兩個請求是可以同時執(zhí)行，但是因為兩個機(jī)器運(yùn)行在兩個不同的Java虛擬機(jī)里面，他們加的鎖只對屬于自己Java虛擬機(jī)里面的線程有來自：專題![]()
、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實戰(zhàn)案例，配合代碼講解和精心設(shè)計的課后作業(yè)，基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts進(jìn)行動手實踐，充足算力供您使用，幫助您真正掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺；來自：百科![]()
實時得到機(jī)器翻譯結(jié)果 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [免來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征來自：百科
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