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DeepSeek快速安装部署
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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、配置器的定位与价值，配置器数据与系统集成。 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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MindSpore进阶课程
本课程主要介绍线性拟合，数据处理，网络构建和训练与评估。学习完本课程之后，希望大家能够做到：1.深入了解MindSpore的数据处理模块；2.深入了解MindSpore在网络构建中，如何对各模块进行自定义；3.进阶了解MindSpore的动静态图和回调机制的作用。
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华为云分布式云原生UCS课程01-本地集群
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计算机视觉进阶： 图像超分辨
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的多个方面，还包含以网络架构搜索为代表的新方向；本课将在基础课程之上，提供计算机视觉更丰富的全景视图。本章为计算机视觉课程系列的专题课的第1部分：图像超分辨Single Image Super-Resolution。
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FFmpeg从入门到精通
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本课程主要介绍 FFmpeg 的发展历史、模块组成、命令行使用、API 使用等内容，由浅入深地介绍了利用 FFmpeg 处理音视频的常用方法，对音视频技术感兴趣的小伙伴一定能从中学到很多干货。
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华为云分布式云原生UCS课程04-多云发布
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华为云分布式云原生UCS课程第4课——从Day1到Day2全周期加速，多云现代化应用交付运维。从现代化应用的交付和运维两个角度展开，介绍云原生时代下的可持续交付模型GitOps，多云应用的交付过程观测；并通过场景演示，介绍华为云UCS敏捷高效的多云DevOps平台构建方式。
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FFmpeg从入门到精通
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本课程主要介绍 FFmpeg 的发展历史、模块组成、命令行使用、API 使用等内容，由浅入深地介绍了利用 FFmpeg 处理音视频的常用方法，对音视频技术感兴趣的小伙伴一定能从中学到很多干货。
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事件网格EG产品赋能
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计算机视觉进阶： 图像超分辨
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的多个方面，还包含以网络架构搜索为代表的新方向；本课将在基础课程之上，提供计算机视觉更丰富的全景视图。本章为计算机视觉课程系列的专题课的第1部分：图像超分辨Single Image Super-Resolution。
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板级EDA工具链云服务（pEDA）系列课程：快速上手原理图设计（pEDA-Schematic）
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AI论文精读会：基于迁移学习的语义分割算法分享
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output space for semantic segmentation》和《ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation》。
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AI论文精读会：基于迁移学习的语义分割算法分享
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output space for semantic segmentation》和《ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation》。
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AI论文精读会：图像分割模型PointRend解读分享
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槛使用经典的算法。本期由来自武汉大学的焦文科，从论文概览、算法模型剖析、代码复现三个方面带领大家解读《PointRend: Image Segmentation as Rendering》。
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AI论文精读会：图像分割模型PointRend解读分享
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槛使用经典的算法。本期由来自武汉大学的焦文科，从论文概览、算法模型剖析、代码复现三个方面带领大家解读《PointRend: Image Segmentation as Rendering》。
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AI论文精读会：可变长度的语音片段情感识别解读分享
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模型剖析、代码复现三个方面带领大家解读《Emotion Recognition from Variable-Length Speech Segments Using Deep Learning on Spectrograms》。
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AI论文精读会：高效语义分割模型Fast-SCNN分享
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为云MVP、昇腾HAE、华为云云享专家——历天一带领大家解读《Fast-SCNN: Fast Semantic Segmentation Network》。
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AI论文精读会：可变长度的语音片段情感识别解读分享
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模型剖析、代码复现三个方面带领大家解读《Emotion Recognition from Variable-Length Speech Segments Using Deep Learning on Spectrograms》。
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AI论文精读会：高效语义分割模型Fast-SCNN分享
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为云MVP、昇腾HAE、华为云云享专家——历天一带领大家解读《Fast-SCNN: Fast Semantic Segmentation Network》。
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AI论文精读会：d-vector用于说话人变化点检测的论文解析与复现
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使用经典的算法。本期由来自哈尔滨工业大学的蒋士强和来自北京理工大学的李朝阳，从论文概述，模型分析，代码复现三个方面解读《Speaker Segmentation Using Deep Speaker Vectors for Fast Speaker Change Scenarios
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AI论文精读会：d-vector用于说话人变化点检测的论文解析与复现
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使用经典的算法。本期由来自哈尔滨工业大学的蒋士强和来自北京理工大学的李朝阳，从论文概述，模型分析，代码复现三个方面解读《Speaker Segmentation Using Deep Speaker Vectors for Fast Speaker Change Scenarios
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