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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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如何配置任务匹配规则？ 前提条件 “任务调度模式”=“智能调度” 父任务的状态=待调度 配置简介 1.点击左上角按钮“选择匹配规则维度”在弹出界面中勾选基本信息与扩展信息后，点击下方下载 图3.8-1 匹配规则维度 2.导入“任务匹配执行人”规则 每次导入数据都按照新增处理，历史数据需要修改必须先做删除后重新导入。

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如何配置任务匹配规则？ 前提条件 “任务调度模式”=“智能调度” 父任务的状态=待调度 操作步骤 登录ISDP系统，选择“任务管理 > 任务标准 >任务匹配执行人 ”点击左上角按钮“选择匹配规则维度”在弹出界面中勾选基本信息与扩展信息后，点击下方下载。 图1 下载匹配规则维度 导入“任务匹配执行人”规则

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子图匹配（Subgraph Matching） 概述 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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与LIKE不同，正则表达式允许匹配串里的任何位置，除非该正则表达式显式地挂接在串的开头或者结尾。 除了上文提到的元字符外， POSIX正则表达式还支持下表的模式匹配元字符。 表3 模式匹配元字符 元字符 含义 ^ 表示串开头的匹配。 $ 表示串末尾的匹配。 . 匹配任意单个字符。 正则表达式函数

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触发完成后，敏感词置空，进入下一轮循环。 根据上述描述，配置人员需要修改欢迎语的语音模板、在业务接口调用图元中调用具体的推荐、知识获取接口，来实现真实的信息推荐功能。 修改欢迎语资源模板 修改业务接口调用图元 修改语义识别后返回给调用方的应答模板 父主题： 配置预置流程

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与LIKE不同，正则表达式允许匹配串里的任何位置，除非该正则表达式显式地挂接在串的开头或者结尾。 除了上文提到的元字符外， POSIX正则表达式还支持下表的模式匹配元字符。 表3 模式匹配元字符 元字符 含义 ^ 表示串开头的匹配。 $ 表示串末尾的匹配。 . 匹配任意单个字符。 正则表达式函数

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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