本课程通过实操演示，介绍数仓空间回收 。帮助您更好地了解和使用云数仓。

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如今，互联网用户通过 域名 （Domain Names）的形式访问各类网页服务。那么在这过程中扮演着重要角色的域名系统（Domain Name System）是如何实现域名的解析的呢？通过本课程的学习，将为您揭开对应谜团。

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。点击发送之后，我们都会把问题整理出来，在最后环节向老师一一进行提问。第三件事情呢，就是。在我们的右边有1个问卷，这个小圆圈里有1个问卷，那家点点开之后或者是，比如说你有事情中途要离开，离开之前点开证券进行填写，只要成功提交，我们每天都会抽取三名幸运观众，获得华为手环411台，所

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本课程是由华为NAIE的赖老师，介绍华为NAIE联邦学习服务。NAIE联邦学习服务基于联邦学习框架，利用本地数据训练，用加密方式交换更新的模型参数（不交换数据本身），帮助用户在满足隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。

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类似推销技术，把这东西都已经全部打包在咱们的那个呃容器中，然后去进行1个发布，这样子就更容易去实现这个不可变的基础设施这个理念，然后分别是那家更多的是像那个客服，那次那个专门会提升，他都会去使用那个实名试了一下这块的话，我们待会后面讲课不耐，手上也会详细给他介绍。啊，这一页的话，

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GPU加速云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GA CS ）能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等

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本次考试人员为合作伙伴，考试截止日期：2021-12-30。请遵守考试秩序，考试之前请务必仔细阅读以下注意事项。

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众，高校师生 利用华为云服务搭建在线web聊天室，掌握域名的使用方式和安全连接的知识 了解云计算、域名服务、安全连接和snap安装方式 通过搭建自有的web在线聊天室，解决企业内协同办公问题，无信息泄露之虞 云上搭建聊天室 配置安全连接 使用华为域名服务 在线聊天室概述 登录和使用在线聊天室

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本课程主要介绍TaiShan 服务器常见问题及基本维护技能

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本课程为AI全栈成长计划第三阶段课程：AI应用篇。您将学习到行业深度应用的AI领域知识： OCR 与NLP的概念及其模型开发，同时您也可以选择体验和学习当下热门的端云协同AI应用开发。

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本课程为AI全栈成长计划第一阶段课程：AI基础篇。本阶段您将学习到：Python语言基础，AI基础概念，并由华为AI专家带您 0 代码开发自己的第一个AI模型。

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本课程为AI全栈成长计划第二阶段课程：AI进阶篇。本阶段将由华为AI专家带您学习AI开发两大热门领域：图像分类和物体检测的模型开发，正式入门AI代码开发！

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press、gzip、xz、zip、tar及各自的解压缩的使用；流编辑器sed工作原理：模式空间、保持空间讲解，sed命令常用选项、地址定界、常用的编辑命令，高级编辑命令模式空间与保持空间内容交替等。

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可以就可以看的到啊。海龙，他在南面。电呢？也能看到说那个这个订单目前是谁在处理啊？啊。杨是我们这个统一用户管理啊，那么嗯，这个呢，就是我们那家里面的羽绒服啊，他都会统一会接待我们里面的这个朱管理就是呢，就是说你所有的服务。还在使用这钱呢，它都得经过我的这个管理区健全啊，那么它每1

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华为云AI论文精读会2021邀请计算机视觉、迁移学习、 自然语言处理 等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法，让更多人来低门槛使用经典的算法。本期由来自电子科技大学的邓金红，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《Domain Adaptive Faster

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华为云AI论文精读会2021邀请计算机视觉、迁移学习、自然语言处理等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法，让更多人来低门槛使用经典的算法。本期由来自电子科技大学的褚童，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《DeepJDOT: Deep Joint

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HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述华为AI开发框架Mindspore。首先介绍Mindspore的结构以及设计 思路，接下来通过AI计算框架的问题与难点，介绍Mindspore的特性。最后通过基 于Mindspore的开发与应用来进入了解这一开发框架。

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欢迎进入《AI专业学习路径》课程学习活动，立即报名学习，了解更多的活动规则。随着大数据时代的到来以及算力的提升将AI(人工智能)技术推向了第三次高潮，在AI技术火热的背后仍然要回归理性，正确的认识AI。

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HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实

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