需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：掌握学习算法定义与机器学习的流程；了解常用机器学习算法；了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章

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本课程主要内容包括： 自然语言处理 技术原理、实战：构建专属智能问答机器人。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 自然语言处理概述 第3节 NLP技术及应用介绍 第4节 文本语义分析演示 第5节 对话机器人演示 第6节 课程总结 华为云

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华为云开发者中心 华为云开发者中心为开发者提供所有云服务的API及API手册、各产品的SDK、可服务的节点区域和各服务的终端节点EndPoint和在使用 华为云产品 时需要用到的CLI工具、业务工具等的下载及使用说明。 API SDK API Explorer [ 免费体验中心 ]免费领取体验产品，快速开启云上之旅免费

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术，包括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益：

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高 源代码人工对比分析容易 可以试试下面的漏扫服务，看看系统是否存在安全风险：>>> 漏洞扫描 服务 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发

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下使用对象存储服务。 立即学习 块存储服务EVS：云上坚实的数据底座 通过本课程的学习，用户将对云硬盘形成系统的理解，掌握云硬盘的相关知识及如何在对应的场景下使用云硬盘。 课程目标：通过学习本课程，对云硬盘有系统的了解，并掌握相关操作。 立即学习 云计算相关服务精选文章推荐 免费 试用云服务器

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从源代码编译生成二进制过程中，有很多有助于理解代码意图的信息会被丢失，比如：函数名称、变量名称、数据结构定义、变量类型定义、注释信息等；因为二进制代码是给CPU运行用的，因此这些信息对计算机来说不是必须的，但这些信息对人类来理解代码是有很大帮助的，这就大大的提升了二进制代码语义理解的难度。其次，为了更

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图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与 图像识别 技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给

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将一系列文本自动分类或者按照已有标签进行分类 意图理解 对用户的话语进行意图识别以及关键词提取，为智能助手、对话机器人等应用场景提供技术支持 稳定可靠 能够处理语义的不确定性，用户也可自助添加语料适配更多极端案例 简单易用 简单易用的API接口，无需购买服务器，支持跨平台调用 华为云 面向未来

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华为云计算 云知识 政务办理解决方案直播 政务办理解决方案直播 时间：2020-12-26 10:43:39 视频直播 如何让政务服务更有温度？ 如何基层工作人员减负增效？ 如何让城市治理高效协同? 过去，公众办理一件事多头跑，流程多，效率低，进度慢，堵点问题根本问题难以分析，数

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库的智能问答机器人系统；智能质检致力于为客户提供高效、可靠的智能对话分析服务；智能话务机器人提供人机交互中机器人所需的语义理解和对话能力，可用来实现自动话务机器人，智能硬件 语音助手 等应用；定制对话机器人可根据客户需求构建具备知识库和 知识图谱 问答，任务型对话，阅读理解，自动文本生成

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华为云计算 云知识 计算机视觉基础：语义理解 计算机视觉基础：语义理解 时间：2020-12-15 10:08:35 通过学习，您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点，并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识，初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。 讲师介绍

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华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间：2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征

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