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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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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路网数字化（DRIS）：基于车路协同能力，包含边缘感知服务和车路协同平台，拥有“感-联-算-控”4大核心能力，涵盖城市、高速、示范区三大应用场景，使能智慧交通管理和自动驾驶。本课程主要介绍什么是路网数字化、智能交通产业的发展趋势及华为车路协同解决方案架构和主要价值及应用场景。

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本课程主要介绍智能汽车如何运用多模态传感器融合技术，结合3D体素建模与GOD网络，实现对周围物理环境的精确感知与未来状态预测。旨在深化学员对智能汽车技术与应用的认知与理解，为未来在该领域的深入研究或职业发展打下坚实基础。

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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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客户企业运营方法、企业运营打法 。如需申请学习权限，请将如下信息发送到lizhenpeng@huawei.com、zhangchenwei3@huawei.com：姓名、角色、工号、个人华为云账号、所属部门，合作伙伴请补充所属区域伙伴能力中心、负责人姓名和工号。

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本课程主要包含 WeLink 产品介绍、产品操作指南、解决方案及销售策略指导。如需申请学习权限，请将如下信息发送到lizhenpeng@huawei.com、zhangchenwei3@huawei.com：姓名、角色、工号、个人华为云账号、所属部门，合作伙伴请补充所属区域伙伴能力中心、负责人姓名和工号。

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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3部分：视频分类方法Video Classification。

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华为云分布式云原生U CS 课程第3课——UCS服务网格：跨云跨集群全域流量治理。介绍分布式场景下UCS如何保障核心系统SLA，降低业务发布上线风险。结合分布式云全域流量治理、非侵入应用智能运维等场景进行能力介绍与产品演示。

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本课程主要介绍ROMA常用的集成方案最佳实践，学员通过最佳实践的学习，可快速上手ROMA的使用场景和集成方案。如需申请学习权限，请将如下信息发送到 liupu3@huawei.com：姓名、角色、工号、个人华为云账号、所属部门，合作伙伴请补充所属区域伙伴能力中心、负责人姓名和工号。

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本课程主要介绍 CDM 常用的集成方案最佳实践，学员通过最佳实践的学习，可快速上手CDM的使用场景和集成方案。如需申请学习权限，请将如下信息发送到 liupu3@huawei.com：姓名、角色、工号、个人华为云账号、所属部门，合作伙伴请补充所属区域伙伴能力中心、负责人姓名和工号。

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本课程主要介绍IoT常用的集成方案最佳实践，学员通过最佳实践的学习，可快速上手IoT的使用场景和集成方案。如需申请学习权限，请将如下信息发送到 liupu3@huawei.com：姓名、角色、工号、个人华为云账号、所属部门，合作伙伴请补充所属区域伙伴能力中心、负责人姓名和工号。

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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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路网数字化（DRIS）：基于车路协同能力，包含边缘感知服务和车路协同平台，拥有“感-联-算-控”4大核心能力，涵盖城市、高速、示范区三大应用场景，使能智慧交通管理和自动驾驶。本课程主要介绍什么是路网数字化、智能交通产业的发展趋势及华为车路协同解决方案架构和主要价值及应用场景。

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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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本考试面向华为云数据使能合作伙伴、中国区OpenLab、中国区ASM等，如需申请考试资源及权限，请将如下信息发送到liupu3@huawei.com：姓名、角色、工号、个人华为云账号、所属部门，合作伙伴补充所属区域伙伴能力中心、负责人姓名和工号。考试之前请务必仔细阅读以下注意事项。

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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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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3部分：视频分类方法Video Classification。

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