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試，體驗更簡單方便、高效的學習，輕松應(yīng)對職業(yè)認證考試。 課程簡介 本課程主要介紹了云學院課程學習頁面基本操作和職業(yè)認證考試指引。 課程目標 了解云學院課程學習方法，輕松應(yīng)對職業(yè)認證考試。 課程大綱 第1章 云學院課程學習操作指引 第2章 職業(yè)認證學習地圖 第3章 職業(yè)認證考試流程來自：百科什么是聯(lián)邦學習 文檔導讀 簡介 職業(yè)認證考試的學習方法 孤立森林:參數(shù)說明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場景 線上培訓課程介紹 什么是自然語言處理:首次使用NLP 華為云培訓體系 典型AI庫 腳本樣例:Zeppelin 自動學習簡介:自動學習功能介紹 自動學習簡介:自動學習功能介紹來自：百科
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析，技術(shù)培訓，架構(gòu)設(shè)計，系統(tǒng)開發(fā)和系統(tǒng)上線”全面指導為設(shè)計思路，協(xié)助客戶高效、低成本的上線高質(zhì)量的 區(qū)塊鏈 應(yīng)用系統(tǒng) 了解詳情 區(qū)塊鏈學習 區(qū)塊鏈入門 圖解區(qū)塊鏈 區(qū)塊鏈基本概念 區(qū)塊鏈功能 區(qū)塊鏈使用 Hyperledger Fabric增強版使用流程 華為云區(qū)塊鏈引擎使用流程 區(qū)塊鏈常見問題來自：專題![]()
當設(shè)置數(shù)據(jù)庫吞吐量目標時，需要提前了解硬件的性能。 4.競爭 競爭是指兩組或多組負載組件嘗試使用沖突的方式使用系統(tǒng)的情況。比如，多條查詢視圖同一時間更新相同的數(shù)據(jù)，或者多個大量的負載爭奪系統(tǒng)資源。隨著競爭的增加，吞吐量下降。 5.優(yōu)化 數(shù)據(jù)庫優(yōu)化可以影響到整個系統(tǒng)的性能。在執(zhí)行S來自：專題![]()
索需要學習的課程，進行在線學習與專題內(nèi)容測試，學習后可下載相應(yīng)專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點擊“確認答案”. 或者點擊“上傳答題照片”，打開微信掃描二維碼，拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后，點擊“確認答案”即可。 定制學習計劃 點擊學習中心“個性學習”欄目，來自：云商店![]()
）同時執(zhí)行更多的策略，縮短模擬時間。而憑借競享實例的強勁性能（全系C類型）該引擎訓練一天相當于人類玩家打10萬年。 圖1 人工智能應(yīng)用架構(gòu)圖 Learner：學習集群，一般是多個GPU顯卡組成訓練集群 Actor：采用競享實例提供CPU，每個線程作為一個AI玩家，用于測試策略的執(zhí)行效果來自：專題![]()
上 如何使用專屬計算集群 專屬計算集群DCC - 開通專屬云 專屬計算集群服務(wù)不同于其他服務(wù)，用戶需要先申請開通專屬云訪問權(quán)限后，才能申請專屬計算集群的資源。 專屬計算集群DCC - 申請專屬計算集群資源 用戶開通專屬云服務(wù)后，可申請專屬計算集群資源。 專屬計算集群DCC - 規(guī)格來自：專題![]()
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目標學員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學習和深度學習算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：了解AI芯片的概覽；了解華為昇騰芯片的硬件和軟件架構(gòu)；了解華為Atlas人工智能計算平臺；了解Atlas的行業(yè)應(yīng)用。 課程大綱 1來自：百科![]()
GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計算加速型（P系列）兩類。 圖像加速G系列 圖形加速增強型G5 圖形加速增強型G3 圖形加速型G1 計算加速P系列 計算加速型P2vs 計算加速型P2v 計算加速型P1 推理加速型Pi2 推理加速型Pi1 GPU加速實例總覽 類別 實例 GPU顯卡 使用場景來自：百科![]()
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