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Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹特征選擇和降維技術，作為數(shù)據(jù)挖掘工程中的重要環(huán)節(jié)，特征選擇和數(shù)據(jù)降維兩種技術都可以提升模型的性能、可用性或模型運行效率，也是深入理解數(shù)據(jù)、梳理建模思路的重要過程。來自：其他隨著科技的進步，人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀镜陌l(fā)布應用產(chǎn)品，對數(shù)據(jù)庫提出了更高的要求，學習該課程能迅速了解華為 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 的功能特性和應用；幫您掌握華為 云數(shù)據(jù)庫 的基本操作和管理。來自：其他
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HarmonyOS概述與應用開發(fā)基礎考試來自：其他本課程主要介紹基于OpenHarmony的新技術和特性，讓您快速入門并掌握OpenHarmony應用開發(fā)基礎知識。來自：其他
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HCIP- GaussDB -OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述：各種數(shù)據(jù)庫對象的主要概念，如何創(chuàng)建與管理這些數(shù)據(jù)庫對象，給并給出部分設計原則。來自：其他![]()
本課程主要介紹測試架構的定義、目的以及建設方法，包括測試業(yè)務架構規(guī)劃和分析方法、測試能力架構和工程方法選型、知識庫建設與應用、自動化架構定義和建設方法、測試環(huán)境架構的建設方法等內容，指導開展測試架構規(guī)劃和優(yōu)化工作，使能測試效率和質量持續(xù)提升。來自：其他![]()
聯(lián)邦學習（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學習，作為一種分布式機器學習框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結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。本課程介紹縱向聯(lián)邦學習算法，包括數(shù)據(jù)對齊，線性擬合、邏輯回歸、分類來自：其他![]()
本實驗在安裝了openEuler ARM操作系統(tǒng)的華為云主機上安裝openGauss數(shù)據(jù)庫，通過安裝過程中的參數(shù)配置、命令行安裝、工具使用等等方式，加深對openGauss數(shù)據(jù)庫關聯(lián)文件作用的理解，熟悉openGauss數(shù)據(jù)庫安裝相關的操作。來自：其他![]()
Mining系列課程。本課程主要講述在實際數(shù)據(jù)挖掘的項目中，如何對已選模型進行優(yōu)化及評估，包括最優(yōu)化模型、模型評估與選擇與正則化等內容。學完本課內容后，您將能夠掌握回歸、分類、聚類等不同算法的模型評估與優(yōu)化。來自：其他![]()
本課程帶你簡單了解IPSec VPN的原理和配置。來自：其他![]()
本課程通過講解數(shù)據(jù)指標與數(shù)據(jù)服務兩個模塊的設計方法，整體展示一個企業(yè)進行 數(shù)據(jù)治理 過程中所涉及的針對這兩個模塊的設計步驟和方法的建議，結合企業(yè)數(shù)字化轉型過程中數(shù)據(jù)治理本身所具有的業(yè)務屬性，給出典型企業(yè)數(shù)據(jù)治理的數(shù)據(jù)指標和數(shù)據(jù)服務方案設計要點。來自：其他![]()
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Mining系列課程。本課程主要講述在實際數(shù)據(jù)挖掘的項目中，如何對已選模型進行優(yōu)化及評估，包括最優(yōu)化模型、模型評估與選擇與正則化等內容。學完本課內容后，您將能夠掌握回歸、分類、聚類等不同算法的模型評估與優(yōu)化。來自：其他![]()
本實驗在安裝了openEuler ARM操作系統(tǒng)的華為云主機上安裝openGauss數(shù)據(jù)庫，通過安裝過程中的參數(shù)配置、命令行安裝、工具使用等等方式，加深對openGauss數(shù)據(jù)庫關聯(lián)文件作用的理解，熟悉openGauss數(shù)據(jù)庫安裝相關的操作。來自：其他![]()
本章主要講述華為云容器類云服務的架構與使用、應用架構的優(yōu)劣對比、敏捷開發(fā)原則以及如何用華為云實現(xiàn)。來自：其他![]()
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本章主要為大數(shù)據(jù)搬遷方案與實戰(zhàn)提供理論性指導，幫助大家更好地進行相關實戰(zhàn)操作及技術選型。來自：其他![]()
本課程主要介紹GaussDB與Oracle的兼容性整體情況、GaussDB與Oracle的基本語法和語法差異情況，以及數(shù)據(jù)對象遷移的基本方法和原則。來自：其他![]()
本課程針對即將到來的物聯(lián)網(wǎng)時代，由淺入深為0基礎開發(fā)者及學生提供OpenHarmony硬件開發(fā)實操指導，可有效降低OpenHarmony設備開發(fā)入門門檻來自：其他![]()
本課程主要介紹大模型在代碼生成方面表現(xiàn)優(yōu)異，并被公認是大模型的重要應用場景?；诖竽Ｐ脱邪l(fā)的智能化開發(fā)助手也因此得到了蓬勃發(fā)展。本課程分享將結合華為在基于大模型的代碼生成等軟件研發(fā)領域開展的系列探索，分享軟件研發(fā)大模型的進展，大模型往項目級演進的道路，并對軟件研發(fā)的未來及需要解決的關鍵問題進行展望。來自：其他![]()
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