程为钻石课程的第四课，由云原生存储解决方案Everest2.0的架构设计专家Jabin主讲，详细介绍云原生存储体系，面对复杂存储环境，k8s是如何应对的。

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大技术爱好者快速掌握云原生相关技能。本课程为钻石课程的第十一课，由华为云OSC云原生服务中心服务技术负责人Lucas主讲，详细介绍主流K8S应用管理生态的使用场景 ，深入了解Helm chart模板机制和Operator机制。

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程为钻石课程的第四课，由云原生存储解决方案Everest2.0的架构设计专家Jabin主讲，详细介绍云原生存储体系，面对复杂存储环境，k8s是如何应对的。

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技术爱好者快速掌握云原生相关技能。本课程为钻石课程的第五课，由云原生存储解决方案Everest2.0的架构设计专家Jabin主讲，跟随K8S的存储演进史，进一步了解容器存储的架构设计。

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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九课，由华为云容器洞察引擎CIE团队高级工程师 Roc主讲，带领大家深入理解K8S集群监控的最佳实践，帮助大家构建稳定、可靠的云原生应用服务。

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掌握云原生相关技能。本课程为黄金课程的第八课，由华为云容器洞察引擎CIE团队高级工程师 Roc主讲，本次课程将会带领大家深入理解应用在k8s生产环境的最佳实践，包括应用更新与回滚，应用健康检查，弹性伸缩等特性。

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本课程是应用服务化改造指导的第2节课，通过讲解企业上云中应用服务化所涉及的微服务实现工作，通过电商示例代码展示领域驱动的微服务编码最佳实践和示例演示，最后介绍微服务如何演进及单体应用改造成微服务架构的模式和建议。

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掌握云原生相关技能。本课程为黄金课程的第八课，由华为云容器洞察引擎CIE团队高级工程师 Roc主讲，本次课程将会带领大家深入理解应用在k8s生产环境的最佳实践，包括应用更新与回滚，应用健康检查，弹性伸缩等特性。

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握云原生相关技能。本课程为钻石课程的第十课，由华为云云原生容器服务架构师Leo主讲，深度解析kubernetes认证鉴权机制，让大家对k8s的认证和鉴权模块有一定的了解，其中包括kubernetes准入控制及RBAC的集群认证与鉴权机制。

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华为云分布式云原生U CS 课程第2课——应用智能运维，CCE云原生可观测性全新升级。介绍华为云如何通过可观测性技术洞察分布式动态环境，及时发现与处理故障；并结合DEMO示例进行实操演示。

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握云原生相关技能。本课程为钻石课程的第十课，由华为云云原生容器服务架构师Leo主讲，深度解析kubernetes认证鉴权机制，让大家对k8s的认证和鉴权模块有一定的了解，其中包括kubernetes准入控制及RBAC的集群认证与鉴权机制。

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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 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。

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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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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4部分：弱监督学习Weakly Supervised Learning。

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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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本课程是应用服务化改造指导的第2节课，通过讲解企业上云中应用服务化所涉及的微服务实现工作，通过电商示例代码展示领域驱动的微服务编码最佳实践和示例演示，最后介绍微服务如何演进及单体应用改造成微服务架构的模式和建议。

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领大家解读《M-SQL: Multi-Task Representation Learning for Single-Table Text2sql Generation》。

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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2部分：行人重识别方法Person Re-Identification and Search

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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4部分：弱监督学习Weakly Supervised Learning。

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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 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。

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领大家解读《M-SQL: Multi-Task Representation Learning for Single-Table Text2sql Generation》。

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