本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍局部最小值与鞍点、批次与动量、自动调整学习速率、损失函数也可能有影响、批次标准化简介。

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Mining系列课程。本课程主要介绍数据预处理中常用技术所涉及到的方法，包括缺失值处理、异常值处理、特征缩放、数值离散化和不平衡数据处理等，具体内容将从基本概念、使用方法以及应用场景等三个方面详细阐述。缺失值处理在数据挖掘中具有十分重要的作用，它对于数据挖掘算法的好坏起到至关重要的意义，因此学完本课程后您将能够学会针对不同场景数据进行数据预处理。

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Mining系列课程。本课程主要介绍数据预处理中常用技术所涉及到的方法，包括缺失值处理、异常值处理、特征缩放、数值离散化和不平衡数据处理等，具体内容将从基本概念、使用方法以及应用场景等三个方面详细阐述。缺失值处理在数据挖掘中具有十分重要的作用，它对于数据挖掘算法的好坏起到至关重要的意义，因此学完本课程后您将能够学会针对不同场景数据进行数据预处理。

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本课程主要介绍Python语言的代码特点，并通过华为云 AI开发平台 ModelArts进行代码的操作演示。

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本课程主要介绍Python语言的代码特点，并通过华为云AI开发平台ModelArts进行代码的操作演示。

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Spark提供了常见的统计分析能力，可以使用DataFrame API进行日常的统计分析工作，其使用起来相对简便，且效率要高于MapReduce框架； 分组统计是统计分析需求中最常见的，对不同维度进行分组后统计数量、总和或最大最小值等。

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Spark提供了常见的统计分析能力，可以使用DataFrame API进行日常的统计分析工作，其使用起来相对简便，且效率要高于MapReduce框架； 分组统计是统计分析需求中最常见的，对不同维度进行分组后统计数量、总和或最大最小值等。

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本实验基于Spark进行关联分析的实例。基于多个课程讨论表综合分析师生互动讨论对学生参与讨论积极性的影响。具体来说，是统计有无教师参与讨论情况和学生参与讨论次数之间的关联关系。

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利用Hive组件创建 数据仓库 ，实现Hive数据仓库加载。具体来说，首先在Hive中创建Database，然后创建数据表。

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本实验通过Hive创建数据仓库，实现hive数据仓库的数据统计功能。首先，使用数据库，然后进行单表统计和多表统计。

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本实验是基于Spark进行偏好分析的实例。我们利用课程信息表，分析学生学习成绩变化趋势和学习偏好。

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本实验基于Spark进行关联分析的实例。基于多个课程讨论表综合分析师生互动讨论对学生参与讨论积极性的影响。具体来说，是统计有无教师参与讨论情况和学生参与讨论次数之间的关联关系。

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利用Hive组件创建数据仓库，实现Hive数据仓库加载。具体来说，首先在Hive中创建Database，然后创建数据表。

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本实验通过Hive创建数据仓库，实现hive数据仓库的数据统计功能。首先，使用数据库，然后进行单表统计和多表统计。

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本实验是基于Spark进行偏好分析的实例。我们利用课程信息表，分析学生学习成绩变化趋势和学习偏好。

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本课程主要介绍HarmonyOS生态蓬勃发展持续繁荣，使能千行百业数字化转型，通过本课程的学习，学员对HarmonyOS的应用场景有更深刻的了解，对于生态的定位有了全方位的认知，同时对HarmonyOS和OpenHarmony有了更加清晰的了解。

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本课程由台湾大学李宏毅教授2023年开发的课程，主要介绍穷人如何低资源复刻自己的ChatGPT、ChatGPT可以自我反省、让AI村民组成虚拟村庄会发生什么事。

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本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍基本概念、类神经网路能否躲过人类深不见底的恶意。

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作为一名技术服务人员，培养良好的服务意识会使我们解决问题变得事半功倍。通过本课程的学习，大家将学习到良好的服务意识特点和培养方法，熟悉挽回客服服务的技巧，从而提高华为云客户的满意度。

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本课程主要介绍了解SOA软件基础和AUTOSAR标准，基于AUTOSAR Adaptive Platfrom（AP）的应用软件开发流程，AP应用开发的工具和使用方法。

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本实验是基于 MRS 服务中的Spark组件对学习偏好进行分析，并进行系统推荐。实验所用数据表来自用户选课评分表，通过绘制学生学习行为的关系图，基于协同过滤算法揭示学生的学习偏好，从而分析不同类型学生学习课程的行为差异。

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