本课程主要介绍JavaScript的面向对象机制和继承。

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本课程由韩亚洪老师（天津大学智能与计算学部教授、博士生导师）介绍黑盒探测的联邦域自适应。包括黑盒探测与对抗攻击方法、对抗训练与生成对抗博弈、黑盒探测的联邦域自适应。

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本课程主要介绍JavaScript的DOM对象和DOM事件。

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和“应用安全”两个核心部分；最后，聚焦在云时代下的“安全管控及趋势分析”领域，将被动的安全防御工作升级到主动的分析与管控，做到未雨绸缪。让各种隐患与攻击化解于无形之中。

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。 根据适用的法律法规，就您的个人信息，您可能享有如下权利： a. 访问我们持有的您的个人信息并获得副本的权利; b. 要求我们更新或更正您的个人信息的权利; c. 要求我们删除您的个人信息的权利； d. 反对我们对您的个人信息进行处理的权利； e. 限制我们对您的个人信息进行处理的权利；

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飞机大战游戏上云实践，应用鲲鹏E CS 实现云上场景部署，通过云上快速搭建飞机大战游戏，学会使用华为云CodeArts开发软件项目。

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本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍类神经网路为什么可以正确分辨宝可梦和数码宝贝、机器心中的猫长什么样子。

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本课主要讲述Spark基本概念，了解Spark中RDD、DataSet、DataFrame三种数据结构的异同点。理解Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming三种常用组件的特点。

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本课程简洁明了地介绍了鸿蒙相关的很多基础问题，譬如鸿蒙从哪里来，适合用于哪些产品，有哪些关键特性，鸿蒙是否用于替代android等等。并且通过3个案例展示了鸿蒙全场景分布式操作系统的创新特性。

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本课程是由大连理工大学课程团队精心打造的优质课程。课程依托华为软件开发云这一先进的企业生产环境，从软件全栈工程师的视角引入了DevOps实践所需要的技术能力，涵盖了运维、部署、流水线、代码检查等。每一章都包含大量练习题，让学员能复习巩固知识。课程还配套实验教程，是一个对网上商品管理项目进行的完整实践。

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当前IoT硬件和应用强绑定，为降低集成复杂度、交付难度，华为云IoT行业生态工作台是买家、卖家、系统集成商的桥梁和纽带，助力设备和应用集成，使能行业应用服务，实现物联网应用的低成本复制。

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进入到物联网时代，To B场景下的海量设备接入对平台提出了更高的协议可扩展性，可靠性，业务可持续性等方面的需求。本次课程主要介绍物联网设备接入、设备管理云服务的最新特性：云化架构，自动化工程能力，灰度发布能力，超大容量扩展架构，可靠性容灾能力等等。

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本课程主要介绍MDC AI应用和业务开发的整体框架。MDC上昇腾芯片的基本功能、算子在功能软件中的位置和作用，基于模型转换进行AI推理、性能调优的流程等基础知识；掌握如何在MDC上使用TBE（Tensor Boost Engine）进行算子开发。

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本课程由华为诺亚的宋老师介绍联邦学习在语音唤醒中的应用。联邦学习能够有效利用各种用户的信息知识，提升所有用户的KWS（智能唤醒）使用体验，对于使用中心模型时表现糟糕的用户，联邦学习能够显著提升模型在这些用户上的性能，整个流程中数据不离开用户端侧，满足隐私保护的要求。

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CBR云备份服务提供了云上资源备份、混合云备份的能力，并支持备份共享、跨区域复制等多种竞争性特性，最大限度保障您的数据的安全性和正确性，确保业务安全。

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随着时代的变化，软硬件环境日新月异，用户场景不断推陈出新，B-tree索引、倒排索引等传统技术在老瓶装新酒的今天还能碰撞出哪些新的火花，列存储、稀疏索引、算子下推等新面孔又会给我们带来多少变化和惊喜。本次直播课邀请到了华为云数仓 GaussDB (DWS)的资深存储引擎专家虫虫&am

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现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。

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如果在移动端个人信息中添加多个手机号，则PC端的个人设置和个人详情里支持显示多个手机号（PC只支持显示不支持添加）。 支持显示内容国际化 消息、通讯录及搜索模块中的联系人、讨论组（未修改过名称的）、外部企业、部门等名称中文状态下显示对应的中文，英文状态下显示对应的英文。 会议 会中没有打开聊天的时候，可以收到气泡提醒当前有新消息。

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医药查询系统实践 自然语言处理 认识AI、云服务在医药领域的应用 掌握 GES 的功能和使用场景，了解GES平台的使用 通过实践进一步了解GES和NLP服务的使用 了解自然语言处理服务的功能和使用

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本课程由华为诺亚的宋老师介绍联邦学习在语音唤醒中的应用。联邦学习能够有效利用各种用户的信息知识，提升所有用户的KWS（智能唤醒）使用体验，对于使用中心模型时表现糟糕的用户，联邦学习能够显著提升模型在这些用户上的性能，整个流程中数据不离开用户端侧，满足隐私保护的要求。

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现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。

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