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  • Git基础与实操

    本课程分为讲解和实战两章:讲解篇将带你走进Git的前世今生,理解从安装到基本命令的一系列初级操作理论;实战篇将从现实操作场景入手,带你知行合一,活用Git。

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  • DevOps实践与转型路径

    HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列课程最后一课总结回顾。本课程介绍了华为云端到端DevOps实现案例,从最佳实践中深入理解DevOps开发和运维是如何运作,并最终实现工作效率的提高。最后详细介绍DevOps的转型路径,将所学的实

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  • this与Activitythis 相关内容
  • 大数据入门与应用

    大数据(big data)是什么?本课程无特殊预备知识要求,从大数据的产生到大数据的应用,为您揭开大数据神秘的面纱。

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  • 测试设计技术与应用

    本课程主要介绍测试设计流程、测试活动、测试设计技术原理应用方法、测试设计质量评估等内容,系统化的学习、掌握并应用测试设计相关知识。

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  • this与Activitythis 更多内容
  • 持续运维与监控

    HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列课程。随着容器技术的普及,越来越多的企业通过微服务框架开发应用,微服务架构的流行,给应用开发带来了灵活性、扩展性、伸缩性以及高可用性等优势,业务实现更多使用云上服务,运维也转向云上的运维服务,对于云上应用的运维也提出了新的挑战。

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  • 云运维与优化

    主要讲述了如何基于华为云应用立体运维解决方案构建云上运维体系,以及如何对云上业务进行优化。

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  • 持续运维与监控

    HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列课程。随着容器技术的普及,越来越多的企业通过微服务框架开发应用,微服务架构的流行,给应用开发带来了灵活性、扩展性、伸缩性以及高可用性等优势,业务实现更多使用云上服务,运维也转向云上的运维服务,对于云上应用的运维也提出了新的挑战。

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  • 鲲鹏应用部署与发布

    应用运行环境对于开发者来说,就是英雄的用武之地、巧妇的为炊之米,本章以开发环境为例介绍了基于鲲鹏的应用运行环境该如何搭建。

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  • DevOps实践与转型路径

    HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列课程最后一课总结回顾。本课程介绍了华为云端到端DevOps实现案例,从最佳实践中深入理解DevOps开发和运维是如何运作,并最终实现工作效率的提高。最后详细介绍DevOps的转型路径,将所学的实

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  • Git基础与实操

    本课程分为讲解和实战两章:讲解篇将带你走进Git的前世今生,理解从安装到基本命令的一系列初级操作理论;实战篇将从现实操作场景入手,带你知行合一,活用Git。

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  • 测试设计技术与应用

    本课程主要介绍测试设计流程、测试活动、测试设计技术原理应用方法、测试设计质量评估等内容,系统化的学习、掌握并应用测试设计相关知识。

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  • 大数据入门与应用

    大数据(big data)是什么?本课程无特殊预备知识要求,从大数据的产生到大数据的应用,为您揭开大数据神秘的面纱。

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  • 产品配置与配置器

    本课程主要讲述产品配置管理的如下知识: 1、产品配置基本概念、配置器的定位价值,配置器数据系统集成。 2、SBOM/Spart设计基本概念、SBOM/Spart设计规则、SBOM/Spart全流程信息打通。 3、学习产品发布上架流程、学习配置器系统集成、掌握配置报价流程。

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  • 数据库入门与应用

    随着科技的进步,人们为了更高效更安全更低成本的发布应用产品,对数据库提出了更高的要求,学习该课程能迅速了解华为 云数据库产品 的功能特性和应用;帮您掌握华为 云数据库 的基本操作和管理。

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  • 数据特征选择与降维

    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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  • 数据库设计与管理

    HCIP- GaussDB -OLAP V1.5系列课程。本课程主要讲述:各种数据库对象的主要概念,如何创建管理这些数据库对象,给并给出部分设计原则。

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  • 测试架构设计与优化

    本课程主要介绍测试架构的定义、目的以及建设方法,包括测试业务架构规划和分析方法、测试能力架构和工程方法选型、知识库建设应用、自动化架构定义和建设方法、测试环境架构的建设方法等内容,指导开展测试架构规划和优化工作,使能测试效率和质量持续提升。

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  • 纵向联邦学习技术与实践

    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一种分布式机器学习框架,能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下,让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍纵向联邦学习算法,包括数据对齐,线性拟合、逻辑回归、分类

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  • 数据特征选择与降维

    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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  • 数据库入门与应用

    随着科技的进步,人们为了更高效更安全更低成本的发布应用产品,对数据库提出了更高的要求,学习该课程能迅速了解华为云数据库产品的功能特性和应用;帮您掌握华为云数据库的基本操作和管理。

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