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    Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹數據挖掘中所用到的基本數學知識,包括矩陣與線性代數、概率論與數理統(tǒng)計、信息熵和基尼系數,最后介紹了無約束最優(yōu)化、約束最優(yōu)化及應用。學完本課內容后您將能夠掌握與數據挖掘相關的數學基礎,為后面的數據挖掘算法學習奠定基礎。
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    Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹Python編程基礎,主要講述了Python編程的基礎知識以及Python進階數據采集與 數據可視化 等內容。學完本課內容后您將能夠掌握Python編程基礎,為后面的數據挖掘編程打下基礎。
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    HCIA- GaussDB 系列課程。本課程主要介紹數據庫管理工作的主要內容:備份方式、安全管理措施、什么是性能管理;數據庫的重要基本概念(實例、連接、會話、表空間、schema等),以及各數據庫對象的使用方法。
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    通過學習,您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點,并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識,初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。
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    Python是近幾年最為流行的編程語言之一,它有著優(yōu)雅的語法和豐富的工具庫。相比于java和C語言而言,Python的門檻更低、更加靈活易于被人讀懂。
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    數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想和方法,是理解復雜算法的必要要素。人工智能的技術歸根到底都建立在數學模型之上,想要了解人工智能必須先掌握必備的一些數學基礎知識。
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    本次考試人員為即將入職華為和已經入職華為的軟件類新員工,考試截止日期:無限制。請遵守考試秩序,考試之前請務必仔細閱讀以下注意事項。
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    本課程主要介紹模型預訓練、知識編輯、RAG技術實施步驟如文檔處理和知識召回,以及大模型的選型和內容生成。特別介紹“小孔明”智能問答機器人的架構和反饋標注能力,展望大模型能力的提升,并分享檢索增強生成(RAG)技術的見解。
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    本課程主要介紹以下內容: 1、可靠/可用性基本概念:范疇、概念和指標(What)。 2、可靠/可用性分析方法、可靠/可用性指標論證、FME(C)A/FTA。 3、可靠/可用性測試驗證。
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    本課程主要講述了產品節(jié)能減排設計的基本概念和指標、關鍵設計活動、精細化節(jié)能設計方法、能效測試等,主要針對ICT基礎設施產品。
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