Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍特征选择和降维技术，作为数据挖掘工程中的重要环节，特征选择和数据降维两种技术都可以提升模型的性能、可用性或模型运行效率，也是深入理解数据、梳理建模思路的重要过程。

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本课程为云原生批量计算公开课第十五课，由来自华为云批量计算工程师王鹏老师主讲。通过本节课程，你将深入了解Allocate Action/Binpack Plugin/Predicate Plugin/NodeOrder Plugin的工作原理、如何配合工作和使用场景。

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面向对 云安全 感兴趣的人员，社会大众和高校师生 主机安全防护理论结合华为主机安全服务完成主机防护实践 了解操作系统与安全基本知识，掌握主机安全的范围与实现方法 理解主机安全风险与防护技术，通过实践提升学员主机安全能力 常见问题 华为主机安全服务功能 主机安全风险与挑战 华为主机安全服务功能

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Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要讲述在实际数据挖掘的项目中，如何对已选模型进行优化及评估，包括最优化模型、模型评估与选择与正则化等内容。学完本课内容后，您将能够掌握回归、分类、聚类等不同算法的模型评估与优化。

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Big Data-Data Mining系列课程。MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。Spark MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。

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HCIP-Big Data Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。

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本课程从技术角度讲了鸿蒙系统的架构框图，鸿蒙app的开发和部署方式，鸿蒙的kernel等。并详细讲了鸿蒙的关键技术创新与鸿蒙的生态伙伴、生态发展策略。

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Interface Card）卡，NIC（Network Interface Card）卡，Riser卡，硬盘背板四类服务器板卡介绍，及板卡基本框图和相关设计规范。

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本课程主要讲述openGauss数据库的逻辑结构，存储引擎的选择，如何创建和管理表空间，用户及角色管理，系统表和系统视图，以及数据的导入导出操作和高危操作。

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视频内容分析：提供多维度的视频分析算法，支持对视频中人、车、物、行为的多目标检测、识别、分析等能力，在多种场景下准确高效地输出视频结构化信息，为用户构建强大、全面、便捷的视频内容分析能力。

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AVA语言基础实战课程旨在帮助J语言使用者识别并补齐能力GAP，高效夯实语言基础。本课程从JAVA语言基础语法、中级特性、高级特性、实战应用四大模块解构知识点，实战场景+学习+练，精炼干货讲解帮助你快速掌握知识短板。

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C语言基础实战课程旨在帮助C语言使用者识别并补齐能力GAP，高效夯实语言基础。本课程从C语言基础语法、数据结构、库函数、操作系统四大模块解构知识点，实战场景+学习+练，精炼干货讲解帮助你快速掌握知识短板。

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云时代已经到来，了解并学会使用 弹性云服务器 ，有助于您在网站、企业电商、图形渲染、数据分析和高性能计算等场景打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境。

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以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。

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各类应用的快速发展带来技术的革新，也给架构师带来了新的挑战，对应不同应用场景识别出适合的解决方案是架构师的必备技能。本课程带你进入物联网、人工智能等热门技术学习，了解业内热点技术及其应用。

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本课程是通过对 函数工作流 FunctionGraph的主要功能、以及使用场景介绍，并结合实际场景操作-实时图片压缩，Web应用后端搭建，AI人脸对比，来帮助开发者快速了解并使用FunctionGraph。

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应用编排服务 为应用上云提供所需的资源规划、应用设计、部署、状态监控、伸缩等生命周期管理工具，并通过图形化设计器、灵活部署方式等特色服务简化应用上线，降低用户运维成本。

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Big Data-Data Mining系列课程。本课程为数据挖掘入门介绍，通过介绍数据挖掘与数据分析的对比介绍什么是数据挖掘，数据挖掘的流程，数据挖掘的开发工具以及数据挖掘的学习路径等内容。学完本章课程后您将能够了解数据挖掘的基本概念与基本流程，帮助您快速学习数据挖掘课程。

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Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍无监督学习常见算法：聚类算法和关联规则算法等相关知识内容，聚类算法中重点介绍三种不同划分方法下的代表算法：K-Means算法和Hierarchical Clustering算法等，介绍这些算法的使用场景，主要特性，推

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Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍数据挖掘中所用到的基本数学知识，包括矩阵与线性代数、概率论与数理统计、信息熵和基尼系数，最后介绍了无约束最优化、约束最优化及应用。学完本课内容后您将能够掌握与数据挖掘相关的数学基础，为后面的数据挖掘算法学习奠定基础。

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学习技术公开课，分为黄金、钻石、王者三个阶段，帮助广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能。本课程为黄金课程的第六课，由华为云容器技术专家Jabin主讲，详细介绍有状态应用StagefulSet，PersistentVolume，PersistentVolumeClaim及StorageClass的概念及使用。

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