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    近年“網(wǎng)紅”編程語言Python以其應用范圍廣且容易上手的優(yōu)勢,成為了IT人必爭之技。那么快速上手Python的秘籍是什么?學成后,又有哪些出路和前景?通過學習本課程華為名師將為您答疑解惑。
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    通過人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網(wǎng)絡的性能優(yōu)化數(shù)倍,但人工定制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細介紹MindSpore新特性“圖算融合”,它提供一種極簡的算子表達方式和泛化自動算子融合能力,將AI算力更極致地解放給用戶。
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    數(shù)倉在企業(yè)信息系統(tǒng)中起著關(guān)鍵作用,數(shù)倉的性能對于企業(yè)決策支持等至關(guān)重要,數(shù)據(jù)庫對象是性能優(yōu)化的基礎,數(shù)倉對象一旦建立,后續(xù)整改將十分困難,如何做好數(shù)倉對象設計,針對海量數(shù)據(jù)處理,發(fā)揮出極致性能?通過本次課程的學習,將為大家揭秘華為云數(shù)倉 GaussDB DWS對象設計黑科技。
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    從“什么是網(wǎng)絡安全”開始;而后重點講解“網(wǎng)絡邊安全”和“應用安全”兩個核心部分;最后,聚焦在云時代下的“安全管控及趨勢分析&rdq
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    現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術(shù)已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應用場景和產(chǎn)業(yè)價值。
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    求的前提下,讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程介紹模型異構(gòu)聯(lián)邦學習的定義、場景以及當前學術(shù)和工業(yè)界的研究進展及經(jīng)典算法。
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    UI開發(fā)計算器、服務卡片開發(fā)、 分布式地圖導航、分布式輸入法、分布式游戲手柄、分布式郵件編輯、分布式語音照相機、分布式手寫板、跨設備視頻播放、分布式新聞客戶端、分布式親子早教系統(tǒng),共計32個課時。
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總條數(shù):19