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- redis-port 內(nèi)容精選 換一換
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yOS分布式應(yīng)用。目前平臺配套課程包含課程教材、編碼教程、教學(xué)軟件、考題四大部分。 課程教材大綱包含開發(fā)環(huán)境配置、Page內(nèi)和Page間導(dǎo)航的實現(xiàn)、JAVA UI開發(fā)計算器、服務(wù)卡片開發(fā)、 分布式地圖導(dǎo)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、分布式手寫來自：其他本課程主要介紹大模型的發(fā)展趨勢以及AI系統(tǒng)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并介紹如何實施PTD分布式調(diào)優(yōu)、內(nèi)存優(yōu)化、計算通信并行掩蓋及MOE優(yōu)化等。同時，探討生成式大模型推理中的技術(shù)難題，如HBM容量、低時延通信、長序列緩存及數(shù)值精度，并提出優(yōu)化策略。來自：其他
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5系列課程。本課程主要介紹華為 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) GaussDB (DWS)的高級語法知識，包括基本的 數(shù)據(jù)類型、常用的函數(shù)、操作符和查詢語句，用戶自定義函數(shù)和存儲過程；以 及其分布式執(zhí)行引擎的相關(guān)內(nèi)容，包括分布式執(zhí)行中涉及的核心算子、分布式 執(zhí)行的框架組成、分布式執(zhí)行計劃的查看方法、查詢的執(zhí)行方式等。來自：其他本課程由臺灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹芝麻街與進擊的巨人、BERT簡介、BERT的奇聞軼事、GPT的野望、自督導(dǎo)式學(xué)習(xí)的神奇能力、語音與影像上的神奇自督導(dǎo)式學(xué)習(xí)模型。來自：其他
- redis-port 更多內(nèi)容
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本課程由臺灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹增強式學(xué)習(xí)跟機器學(xué)習(xí)一樣都是三個步驟、Policy Gradient與修課心情、Actor Critic、機器的望梅止渴、逆向增強式學(xué)習(xí)。來自：其他![]()
本課程主要介紹Horizon前端開發(fā)框架，涵蓋其兼容React的API和響應(yīng)式API兩大部分，以及狀態(tài)管理、路由等配套軟件的使用，以幫助學(xué)員掌握Horizon框架的核心技術(shù)和開發(fā)方法，輕松實現(xiàn)高效的前端開發(fā)來自：其他![]()
本課程由臺灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹基本概念介紹、理論介紹與WGAN、生成器效能評估與條件式生成、Cycle GAN。來自：其他![]()
本實驗是基于MapReduce組件和Spark組件對用戶選課分布進行統(tǒng)計分析。以課程為樣本點，基于聚類算法對課程進行分類，找出每個樣本所包含的屬性，包括學(xué)習(xí)優(yōu)秀率、測驗通過率、選課人數(shù)的學(xué)生比例等，從而進一步分析影響線上學(xué)習(xí)體驗的主要因素。來自：其他![]()
通過回顧分布式數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)，全方位介紹數(shù)據(jù)倉庫的分布式計劃，并對計劃的執(zhí)行方式進行分析，最后通過實踐案例進行計劃的對比。來自：其他![]()
本實驗是基于MapReduce組件和Spark組件對用戶選課分布進行統(tǒng)計分析。以課程為樣本點，基于聚類算法對課程進行分類，找出每個樣本所包含的屬性，包括學(xué)習(xí)優(yōu)秀率、測驗通過率、選課人數(shù)的學(xué)生比例等，從而進一步分析影響線上學(xué)習(xí)體驗的主要因素。來自：其他![]()
本課程主要介紹Java函數(shù)式編程，及函數(shù)式編程接口定義、方法引用。來自：其他![]()
通過回顧分布式數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)，全方位介紹數(shù)據(jù)倉庫的分布式計劃，并對計劃的執(zhí)行方式進行分析，最后通過實踐案例進行計劃的對比。來自：其他![]()
本課程主要介紹本課程主要介紹生成式AI對軟件產(chǎn)業(yè)的深遠影響，深入分析LLM軟件創(chuàng)新的兩種模式，一種是以AI為中心的“Plug-in”模式，一種是以垂直應(yīng)用為中心的“Copilot”模式，并聚焦工業(yè)軟件領(lǐng)域，介紹盤古制造大模型與天籌A來自：其他![]()
本課程主要介紹Java函數(shù)式編程，及函數(shù)式編程接口定義、方法引用。來自：其他![]()
ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：其他![]()
聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學(xué)習(xí)，作為一種分布式機器學(xué)習(xí)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(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進行高效率的機器學(xué)習(xí)。本課程包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布式訓(xùn)練初步實現(xiàn)。來自：其他![]()
GaussDB是華為云深度融合在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域多年的經(jīng)驗，結(jié)合企業(yè)級場景需求，推出的新一代企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫，支持集中式與分布式兩種部署形態(tài)。在支撐傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，持續(xù)構(gòu)建競爭力特性，為企業(yè)面向5G時代的挑戰(zhàn)，提供了無限可能。來自：其他![]()
理解ModelArts的功能特性，能夠基于ModelArts完成AI模型的訓(xùn)練、部署。來自：其他
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