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Redis是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，本課程結(jié)合華為云分布式緩存服務(wù)Redis，華為云專(zhuān)家傾囊相授，5節(jié)精編實(shí)戰(zhàn)課，帶你從入門(mén)到實(shí)戰(zhàn)輕松玩轉(zhuǎn)Redis。來(lái)自：其他本章主要講述內(nèi)存計(jì)算引擎Flink，聯(lián)機(jī)分析處理中的三種常用組件(ClickHouse、Kudu、Impala)。通過(guò)各組件架構(gòu)原理、關(guān)鍵特性等介紹，結(jié)合實(shí)驗(yàn)操作幫助大家了解以上高級(jí)組件使用方法。來(lái)自：其他
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本章主要講述華為接入層在應(yīng)用架構(gòu)中的位置及包含的組件，掌握接入層平替和切換兩種遷移流程，并能根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目場(chǎng)景選擇合適的流程進(jìn)行接入層遷移。來(lái)自：其他MRS 是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的大數(shù)據(jù)服務(wù)，本次課程主要針對(duì) FusionInsight MRS3.0.2版本介紹集群服務(wù)樣例代碼的調(diào)用案例，供各位開(kāi)發(fā)者學(xué)習(xí)參考，其中所有樣例都是基于Java語(yǔ)言的maven項(xiàng)目。來(lái)自：其他
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Python作為目前最為流行的一種編程語(yǔ)言，擁有數(shù)十萬(wàn)的工具包，包含了非常多的領(lǐng)域，如：用于數(shù)據(jù)分析和計(jì)算的numpy、pandas； 數(shù)據(jù)可視化 工具matplotlib等。來(lái)自：其他![]()
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，簡(jiǎn)稱GAN）是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一種方法，通過(guò)讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，迅速成為了最具前景的深度學(xué)習(xí)模型。來(lái)自：其他![]()
本課程圍繞雙向鏈表與循環(huán)鏈表展開(kāi)，解析其結(jié)構(gòu)原理、操作邏輯及典型應(yīng)用，同時(shí)介紹工業(yè)級(jí)場(chǎng)景下的優(yōu)化策略與實(shí)驗(yàn)案例，幫助你掌握兩種鏈表的核心知識(shí)與實(shí)踐方法。來(lái)自：其他![]()
介紹華為鯤鵬平臺(tái)應(yīng)用移植的相關(guān)知識(shí)。包括程序運(yùn)行原理和軟件遷移至鯤鵬計(jì)算平臺(tái)的整個(gè)實(shí)施過(guò)程，并從服務(wù)器和容器兩種應(yīng)用載體出發(fā)，介紹了鯤鵬分析掃描工具和代碼遷移工具的使用和容器遷移操作步驟。來(lái)自：其他![]()
大數(shù)據(jù)開(kāi)源技術(shù)的深入發(fā)展離不開(kāi)Hadoop等底層平臺(tái)技術(shù)的支持。華為大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了一種基于LDAP和Kerberos技術(shù)的高可靠集群安全模式，提供一體化安全認(rèn)證功能。來(lái)自：其他![]()
華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過(guò)當(dāng)前市場(chǎng)上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專(zhuān)屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解 華為云計(jì)算 服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見(jiàn)使用操作。來(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹了鯤鵬Boostkit分布式存儲(chǔ)：基于鯤鵬服務(wù)器進(jìn)行了大量的性能及有效容量?jī)?yōu)化的工作，能為存儲(chǔ)行業(yè)中存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能及有效容量產(chǎn)生提供一種有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。來(lái)自：其他![]()
云連接（Cloud Connect）為用戶提供一種能夠快速構(gòu)建跨區(qū)域VPC之間以及云上多VPC與云下多數(shù)據(jù)中心之間的高速、優(yōu)質(zhì)、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)互通能力，幫助用戶打造一張具有企業(yè)級(jí)規(guī)模和通信能力的全球級(jí)云網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自：其他![]()
信服務(wù)。然而，由于不同車(chē)型和部件的CAN報(bào)文格式各不相同，這給車(chē)輛黑盒測(cè)試帶來(lái)了挑戰(zhàn)。本課程將分享一種CAN報(bào)文逆向工具，可以幫助快速識(shí)別報(bào)文段，以便進(jìn)行后續(xù)攻擊。此外還介紹一種基于CAN協(xié)議錯(cuò)誤處理機(jī)制的拒絕服務(wù)攻擊方法，該攻擊可以對(duì)總線上的指定汽車(chē)部件進(jìn)行busoff攻擊，使其無(wú)法正常工作。來(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹隨著越來(lái)越多的新款筆記本和手機(jī)終端將搭載具備AI能力的CPU，使得本地運(yùn)行AI大模型成為一種新趨勢(shì)，由此形成了混合遠(yuǎn)程和本地AI大模型架構(gòu)的新形態(tài)Web應(yīng)用。本課程以一個(gè)提供AI輔助預(yù)定酒店的Web應(yīng)用為例，講述混合AI架構(gòu)如何應(yīng)對(duì)三種不同場(chǎng)景，通過(guò)講述這三個(gè)場(chǎng)景的技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，總結(jié)出混合AI架構(gòu)的遇用場(chǎng)景及其局限性，并提出漸進(jìn)式Al來(lái)自：其他![]()
圖像識(shí)別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供數(shù)萬(wàn)種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。來(lái)自：其他![]()
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本課程主要介紹嵌入式系統(tǒng)建模與傳統(tǒng)軟件領(lǐng)域建模之間存在的獨(dú)特差異，然后基于常見(jiàn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提出一種多維度抽象建模方法，該方法不僅涵蓋業(yè)務(wù)邏輯，還包括多種視角，以實(shí)現(xiàn)更全面的建模效果。來(lái)自：其他![]()
介紹華為鯤鵬平臺(tái)應(yīng)用移植的相關(guān)知識(shí)。包括程序運(yùn)行原理和軟件遷移至鯤鵬計(jì)算平臺(tái)的整個(gè)實(shí)施過(guò)程，并從服務(wù)器和容器兩種應(yīng)用載體出發(fā)，介紹了鯤鵬分析掃描工具和代碼遷移工具的使用和容器遷移操作步驟。來(lái)自：其他![]()
Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹特征選擇和降維技術(shù)，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(shù)都可以提升模型的性能、可用性或模型運(yùn)行效率，也是深入理解數(shù)據(jù)、梳理建模思路的重要過(guò)程。來(lái)自：其他![]()
本章主要講述RabbitMQ云遷移相關(guān)內(nèi)容，包括RabbitMQ相關(guān)核心概念、華為云上RabbitMQ集群、RabbitMQ架構(gòu)與流程、五種工作模式、RabbitMQ常見(jiàn)部署架構(gòu)等，重點(diǎn)講述RabbitMQ遷移場(chǎng)景及方法工具，并對(duì)遷移常見(jiàn)問(wèn)題進(jìn)行總結(jié)。來(lái)自：其他
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