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Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)常見算法：聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法等相關(guān)知識(shí)內(nèi)容，聚類算法中重點(diǎn)介紹三種不同劃分方法下的代表算法：K-Means算法和Hierarchical Clustering算法等，介紹這些算法的使用場(chǎng)景，主要特性，推導(dǎo)過來自：其他靜態(tài)網(wǎng)站作為網(wǎng)站服務(wù)類型的一種，是指全部由HTML代碼格式頁面組成的網(wǎng)站。網(wǎng)頁上也可以出現(xiàn)各種視覺動(dòng)態(tài)效果，如GIF動(dòng)畫、FLASH動(dòng)畫等，而網(wǎng)站主要是靜態(tài)化的頁面和代碼組成。靜態(tài)網(wǎng)站常見于個(gè)人博客、商品展示、一些政府網(wǎng)站等。 本案例結(jié)合FunctionGraph函數(shù)計(jì)算服務(wù)，實(shí)來自：其他
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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(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)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(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹模型異構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的定義、場(chǎng)景以及當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究進(jìn)展及經(jīng)典算法。來自：其他Web應(yīng)用程序是一種可以通過Web訪問的應(yīng)用程序，程序的最大好處是用戶很容易訪問應(yīng)用程序，用戶只需要有瀏覽器即可，不需要再安裝其他軟件。而Python在Web程序開發(fā)領(lǐng)域也提供了諸多的工具。本課程將帶領(lǐng)大家使用Python語言從了解Web基礎(chǔ)知識(shí)開始到Python Web框架的使來自：其他
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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(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)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(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹算法異構(gòu)的松耦合聯(lián)邦學(xué)習(xí)，并介紹基于數(shù)據(jù)生成器的松耦合聯(lián)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(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)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(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，包括數(shù)據(jù)對(duì)齊，線性擬合、邏輯回歸、分類來自：其他![]()
本課程講述了 GaussDB 的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前，需要了解操作系統(tǒng)知識(shí)，C/Java語言，熟悉C/Java的一種IDE與SQL語法。來自：其他![]()
HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí)來自：其他![]()
邊緣數(shù)據(jù)中心管理 是一種為政府、教育、醫(yī)療、企業(yè)等中小數(shù)據(jù)中心提供遠(yuǎn)程監(jiān)控運(yùn)維的云管理系統(tǒng)，通過地圖定位、設(shè)備環(huán)境監(jiān)控、視頻查看、告警推送等多項(xiàng)功能，提高客戶遠(yuǎn)程運(yùn)維的效率，降低運(yùn)維成本。您可以足不出戶遠(yuǎn)程監(jiān)控所管理的多個(gè)網(wǎng)點(diǎn)信息，降低運(yùn)維壓力，實(shí)現(xiàn)機(jī)房無人值守。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(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)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(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)個(gè)性化算法的進(jìn)階：即元學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)的結(jié)合。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(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)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(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程是介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)業(yè)界應(yīng)用，并指導(dǎo)用戶上手一個(gè)自己的聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用。來自：其他![]()
本課程主要介紹隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)也在增加。傳統(tǒng)的信息安全措施成本高且效果有限。針對(duì)當(dāng)下數(shù)據(jù)安全問題和現(xiàn)狀，需要一種更新的思路審視數(shù)據(jù)安全建設(shè)，本課程馬運(yùn)老師從攻擊者視角，基于安全理念及思路回答當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全治理的相關(guān)問題。來自：其他![]()
課程通過解讀24種會(huì)使程序“腐爛變質(zhì)”的代碼壞味道，以數(shù)十個(gè)重構(gòu)案例清晰揭示代碼重構(gòu)的過程、原理及實(shí)踐方式?？芍笇?dǎo)開發(fā)者改善即有代碼設(shè)計(jì)，減少開發(fā)過程中的風(fēng)險(xiǎn)，提升軟件的可維護(hù)性。在理論與實(shí)踐中提升自身水平，打造具有可靠性、安全性、可復(fù)用性、可維護(hù)性的高質(zhì)量代碼。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(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)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(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程是聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)階課程，介紹更加嚴(yán)苛的隱私保護(hù)方法和分布式算法進(jìn)階：FedOpt和FedMDGA。來自：其他![]()
制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡(luò)越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細(xì)介紹MindSpore新特性“圖算融合”，它提供一種極簡(jiǎn)的算子表達(dá)方式和泛化自動(dòng)算子融合能力，將AI算力更極致地解放給用戶。來自：其他![]()
Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)常見算法：聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法等相關(guān)知識(shí)內(nèi)容，聚類算法中重點(diǎn)介紹三種不同劃分方法下的代表算法：K-Means算法和Hierarchical Clustering算法等，介紹這些算法的使用場(chǎng)景，主要特性，推導(dǎo)過來自：其他![]()
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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(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)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(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，包括數(shù)據(jù)對(duì)齊，線性擬合、邏輯回歸、分類來自：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(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)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(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹算法異構(gòu)的松耦合聯(lián)邦學(xué)習(xí)，并介紹基于數(shù)據(jù)生成器的松耦合聯(lián)來自：其他![]()
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