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本開發(fā)指南通過第三方平臺調用判題API的場景來介紹該服務，第三方平臺上傳2道題目，利用API進行自動判題。2道題目分別為輸出本文和繪制圖形，并將返回結果提供第三方平臺完成判題。來自：其他本開發(fā)指南通過第三方平臺調用判題API的場景來介紹該服務，第三方平臺上傳2道題目，利用API進行自動判題。2道題目分別為輸出本文和繪制圖形，并將返回結果提供第三方平臺完成判題。來自：其他
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Flume是開源日志系統(tǒng)。是一個分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系統(tǒng)，支持在系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方。來自：其他Flume是開源日志系統(tǒng)。是一個分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系統(tǒng)，支持在系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方。來自：其他
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本課程由華為諾亞的李老師介紹諾亞縱向聯(lián)邦學習框架。包括聯(lián)邦學習系統(tǒng)介紹、聯(lián)邦學習原理、兩方交互流程。來自：其他![]()
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本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉換成昇騰專用模型，并進行調優(yōu)。來自：其他![]()
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HCIP-Kunpeng Application Developer V1.0 系列課程。本課程以通用性能優(yōu)化方發(fā)為基礎，介紹如何對鯤鵬應用進行性能優(yōu)化，同時對鯤鵬生態(tài)中主流解決方案的優(yōu)化思路及方法做了介紹。來自：其他![]()
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本課程主要面向華為云會議開發(fā)者，介紹華為云會議客戶端API和服務端SDK的全能力開放，供第三方APP和WEB平臺靈活集成，提供一站式華為云會議集成開發(fā)技巧。來自：其他![]()
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VUE作為一個目前最火的前端框架，負責構建用戶界面，只關注視圖層，便于與第三方庫或已有項目整合。本課程由淺入深，從VUE的基礎概念，生命周期，移動端適配、路由管理到開發(fā)技能提升、服務器端渲染及框架介紹，版本升級等做了全面的介紹。來自：其他![]()
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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。本課程包含聯(lián)邦學習系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布式訓練初步實現(xiàn)。來自：其他![]()
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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。本課程介紹橫向聯(lián)邦學習個性化算法的進階：即元學習和聯(lián)邦學習的結合。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。本課程是介紹聯(lián)邦學習業(yè)界應用，并指導用戶上手一個自己的聯(lián)邦學習應用。來自：其他![]()
設計、項目實施管理、持續(xù)的運營運維優(yōu)化等問題。本課程針對性的講解了企業(yè)在云上的治理體系、總體的上云方案及實施方法，給企業(yè)上云提供總體全面的方指導。來自：其他![]()
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