图网络是表征学习中兴起的一个新方向，为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍

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本课程介绍了网络网络运维领域的困难及挑战及网络开放可编程能力，帮助你理解网络运维痛点，及根因，了解网络开放可编程的基本理念，了解iMaster NCE-AOC数通网络开放可编程平台能力。

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从“什么是网络安全”开始；而后重点讲解“网络边界安全”和“应用安全”两个核心部分；最后，聚焦在云时代下的“安全管控及趋势分析&rdq

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是不同的业务对网络的诉求是不一样的，运营商只会部署一张物理的5G网络，为了更好的匹配各类业务的需求，我们需要把一张物理的5G网络进行切片，切成多张端到端的逻辑网络，每一张逻辑网络承载一种类型的业务，这样既可以提升业务的体验，又可以降低运营商的成本。那么5G端到端网络该如何进行切片

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系列的专题课，包含6大部分，内容覆盖底层视觉到高层语义的多个方面，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。本课程为计算机视觉课程系列的专题课的第5部分：网络架构搜索 Neural Architecture Search。

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系列的专题课，包含6大部分，内容覆盖底层视觉到高层语义的多个方面，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。本课程为计算机视觉课程系列的专题课的第5部分：网络架构搜索 Neural Architecture Search。

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本实验基于E CS 环境，指导学员完成容器实验操作。主要包含容器网络管理。

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生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习，迅速成为了最具前景的深度学习模型。

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课程主要介绍产品线、网络产品专项、公网IP池、网站高可用、全球网络互连解决方案、NAT网关等内容。

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神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。

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本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式；评价GAN生成样本质量的评价标准，包括Inception score和FID等。

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本课程介绍了常见网络域案例问题，从问题背景，排查思路，排查方法，解决方案等方面全面阐述问题的处理过程及方法，为问题处理人提供整合思路，方便问题快速准备处理。

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本实验基于ECS环境，指导学员完成容器实验操作。主要包含容器网络管理。

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课程主要介绍产品线、网络产品专项、公网IP池、网站高可用、全球网络互连解决方案、NAT网关等内容。

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本课程介绍了常见网络域案例问题，从问题背景，排查思路，排查方法，解决方案等方面全面阐述问题的处理过程及方法，为问题处理人提供整合思路，方便问题快速准备处理。

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生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习，迅速成为了最具前景的深度学习模型。

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神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。

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本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式；评价GAN生成样本质量的评价标准，包括Inception score和FID等。

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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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本课程主要介绍华为云公有云和混合云主要网络产品。

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