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  • 智能计算平台应用开发 高级 华为技术有限公司 编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 暂无著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-08-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 暂无著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-08-01
    • 字数:340000
    • 页数:232
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115540607
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    智能计算平台应用开发 高级

    作  者:华为技术有限公司 编
    定  价:49.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2020年08月01日
    页  数:232
    装  帧:平装
    ISBN:9787115540607
    主编推荐

    1.教育部“1+X”证书智能计算平台应用开发官方认证教材,3本教材分别对应3个级别职业技能认证。 2.依托华为智能计算设备(ARM服务器、人工智能服务器)。 3.理实一体化,案例丰富。 4.产教融合,校企合作共同编写。 5.配套资源丰富,适合教学。

    内容简介

    本书是智能计算平台应用开发高级教材,主要介绍了智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、应用开发等相关知识。全书共9章,内容包括智能计算平台应用开发概述、智能计算高级环境、平台管理、数据存储、数据处理、数据备份及恢复、深度学习基础算法建模、人工智能算法优化、人工智能高级应用软件开发测试。本书可用于"1+X"证书制度试点工作中的智能计算平台应用开发职业技能等级证书教学和培训,也适合作为应用型本科、职业院校、技师院校的教材,同时也适合作为从事智能计算平台应用开发的技术人员的参考用书。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章智能计算平台应用开发概述
    1.1智能计算平台应用开发技能点简介
    1.1.1初级
    1.1.2中级
    1.1.3高级
    1.2智能计算平台应用开发的高级知识点概要
    1.2.1平台搭建
    1.2.2平台管理
    1.2.3数据管理
    1.2.4应用开发
    1.3小结
    1.4习题
    第2章智能计算高级环境
    2.1IDE开发环境
    2.1.1PyCharm
    2.1.2Eclipse
    2.2ModelArts云上开发环境
    2.2.1ModelArts简介
    2.2.2开发环境
    2.2.3应用实例
    2.3小结
    2.4习题
    第3章平台管理
    3.1系统管理
    3.1.1配置管理
    3.1.2变更管理
    3.1.3文档管理
    3.2问题管理
    3.2.1问题管理简介
    3.2.2问题管理的流程
    3.2.3常用问题管理工具
    3.3重大事件管理
    3.3.1重大事件管理简介
    3.3.2重大事件管理流程
    3.4小结
    3.5习题
    第4章数据存储
    4.1分布式存储系统
    4.1.1分布式与集群的概念
    4.1.2分布式存储
    4.2分布式数据库
    4.2.1分布式数据库简介
    4.2.2分布式数据库构建与配置实例
    4.3分布式文件系统
    4.3.1分布式文件系统简介
    4.3.2分布式文件系统构建与配置实例
    4.4小结
    4.5习题
    第5章数据处理
    5.1数据预处理
    5.1.1数据清洗
    5.1.2数据合并
    5.1.3数据变换
    5.2特征工程
    5.2.1特征选择
    5.2.2特征降维
    5.2.3特征构造
    5.3小结
    5.4习题
    第6章数据备份及恢复
    6.1容灾备份的概念
    6.1.1灾难与容灾备份
    6.1.2常用容灾技术
    6.2容灾解决方案
    6.2.1常见容灾方案
    6.2.2OceanStor容灾备份示例
    6.3小结
    6.4习题
    第7章深度学习基础算法建模
    7.1深度学习概述
    7.1.1深度学习发展历程
    7.1.2深度学习应用领域
    7.2常见深度学习算法
    7.2.1全连接神经网络
    7.2.2卷积神经网络
    7.2.3循环神经网络
    7.2.4生成对抗网络
    7.2.5迁移学习
    7.3计算机视觉与深度学习
    7.3.1图像分割
    7.3.2图像分类
    7.3.3目标检测
    7.3.4目标跟踪
    7.4自然语言处理与深度学习
    ……

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