機(jī)器學(xué)習(xí)
關(guān)注創(chuàng)建者：鄭政 創(chuàng)建時(shí)間：2018-01-18
機(jī)器學(xué)習(xí)的視頻教程
化工新能源中的機(jī)理和機(jī)器學(xué)習(xí)建模—從燃料電池的系統(tǒng)到部件的機(jī)理及機(jī)器學(xué)習(xí)建模案例介紹
化工新能源中的機(jī)理和機(jī)器學(xué)習(xí)建模—從燃料電池的系統(tǒng)到部件的機(jī)理及機(jī)器學(xué)習(xí)建模案例介紹 直播時(shí)間：3月12日 19:30 課時(shí)章節(jié)：第1節(jié)課（共1節(jié)） 適用人群：想要了解學(xué)習(xí)機(jī)理和機(jī)器學(xué)習(xí)建模在化工新能源中的應(yīng)用 背景： 很多的新能源尤其是燃料電池系統(tǒng)其實(shí)也算一個(gè)小型的化工系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)可能使用氫氣或者天然氣作為燃料來(lái)發(fā)電驅(qū)動(dòng)汽車或者向電網(wǎng)輸送，也可能是在逆向運(yùn)行采用電網(wǎng)的電來(lái)分解水制氫。
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化工新能源中的機(jī)器學(xué)習(xí)建模中的時(shí)間序列建模算法
直播大綱： 本課程主要介紹已經(jīng)完成過(guò)的一些化工新能源系統(tǒng)或者器件的機(jī)理及機(jī)器學(xué)習(xí)建模案例，手把手教你用numpy實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的RNN/LSTM/GRU，并講解序列建模的seq2seq算法。 配備若干案例進(jìn)行演示。
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流體力學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)論文講解
流體力學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)論文講解——輔導(dǎo)國(guó)外學(xué)生
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機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)例教程
1.深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成、訓(xùn)練和實(shí)現(xiàn)，掌握深度空間特征分布等關(guān)鍵概念；
2.掌握遷移學(xué)習(xí)的思想與基本形式，了解傳統(tǒng)遷移學(xué)習(xí)的基本方法，對(duì)比各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)；
3.握深度遷移學(xué)習(xí)的思想與組成模塊，學(xué)習(xí)深度遷移學(xué)習(xí)的各種方法；
4.掌握深度遷移學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)的前沿方法，了解遷移學(xué)習(xí)在PDA、Source-Free DA上的應(yīng)用；
5.掌握深度遷移學(xué)習(xí)在語(yǔ)義分割、目標(biāo)檢測(cè)、行人重識(shí)別等任務(wù)中的應(yīng)用，學(xué)習(xí)圖像/視頻風(fēng)格遷移方法，了解風(fēng)格遷移在實(shí)際生活中的應(yīng)用；
6.掌握小樣本學(xué)習(xí)、Transformer等前沿方法和基本思想，了解小樣本學(xué)習(xí)、Transformer等在實(shí)際場(chǎng)景下的應(yīng)用；
7.通過(guò)實(shí)操掌握?qǐng)D片視頻風(fēng)格遷移，自動(dòng)駕駛中的跨域語(yǔ)義分割，目標(biāo)檢測(cè)。
老師：來(lái)自中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所、清華大學(xué)、北京理工大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)和大學(xué)的高級(jí)專家，擁有豐富的科研及工程技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，長(zhǎng)期從事深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的教學(xué)與研究工作。
人員：各省市、自治區(qū)從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、小樣本分析等領(lǐng)域相關(guān)的企事業(yè)單位技術(shù)骨干、科研院所研究人員和大專院校相關(guān)專業(yè)教學(xué)人員及在校研究生等相關(guān)人員，以及深度遷移學(xué)習(xí)廣大愛(ài)好者。
一、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介與經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹
1.什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？
2.機(jī)器學(xué)習(xí)框架與基本組成
3.機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步驟
4.機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的分類
5.經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹
目標(biāo)：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)之一，詳細(xì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)的原理、機(jī)制和方法，為學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
展開(kāi) 機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)，是一門人工智能的科學(xué)，是通過(guò)用算法解析數(shù)據(jù)，不斷學(xué)習(xí)，對(duì)世界中發(fā)生的事做出判斷和預(yù)測(cè)的一項(xiàng)技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)，是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
工程應(yīng)用中 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的主要區(qū)別有以下幾方面：
機(jī)器學(xué)習(xí)典型過(guò)程：
（1）首先在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)歷史的數(shù)據(jù)。
（2）將這些數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理，這個(gè)過(guò)程在機(jī)器學(xué)習(xí)中叫做“訓(xùn)練”。
（3）處理的結(jié)果可以被我們用來(lái)對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這個(gè)結(jié)果一般稱之為“模型”。
（4）對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)過(guò)程在機(jī)器學(xué)習(xí)中叫做“預(yù)測(cè)”。
“訓(xùn)練”與“預(yù)測(cè)”是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個(gè)過(guò)程，“模型”則是過(guò)程的中間輸出結(jié)果，“訓(xùn)練”產(chǎn)生“模型”，“模型”指導(dǎo) “預(yù)測(cè)”。
機(jī)器學(xué)習(xí)與人類思考的類比
深度學(xué)習(xí)的主要差異：
深度學(xué)習(xí)不需要我們?nèi)ヌ崛√卣鳎亲詣?dòng)地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，自動(dòng)地提取數(shù)據(jù)高維特征。如下圖所示，深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)一般方法相比，少了特征工程，節(jié)約了工程師們大量工作時(shí)間。
展開(kāi) 機(jī)器學(xué)習(xí)：從樣本中學(xué)習(xí)的智能程序
在90年代初，人們開(kāi)始意識(shí)到一種可以更有效地構(gòu)建模式識(shí)別算法的方法，那就是用數(shù)據(jù)（可以通過(guò)廉價(jià)勞動(dòng)力采集獲得）去替換專家（具有很多圖像方面知識(shí)的人）。因此，我們搜集大量的人臉和非人臉圖像，再選擇一個(gè)算法，然后沖著咖啡、曬著太陽(yáng)，等著計(jì)算機(jī)完成對(duì)這些圖像的學(xué)習(xí)。這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的思想。“機(jī)器學(xué)習(xí)”強(qiáng)調(diào)的是，在給計(jì)算機(jī)程序（或者機(jī)器）輸入一些數(shù)據(jù)后，它必須做一些事情，那就是學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)，而這個(gè)學(xué)習(xí)的步驟是明確的。相信我，就算計(jì)算機(jī)完成學(xué)習(xí)要耗上一天的時(shí)間，也會(huì)比你邀請(qǐng)你的研究伙伴來(lái)到你家然后專門手工得為這個(gè)任務(wù)設(shè)計(jì)一些分類規(guī)則要好。
圖3 典型的機(jī)器學(xué)習(xí)流程（圖來(lái)源于 Natalia Konstantinova 博士的博客）。
在21世紀(jì)中期，機(jī)器學(xué)習(xí)成為了計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究課題，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們開(kāi)始將這些想法應(yīng)用到更大范圍的問(wèn)題上，不再限于識(shí)別字符、識(shí)別貓和狗或者識(shí)別圖像中的某個(gè)目標(biāo)等等這些問(wèn)題。研究人員開(kāi)始將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到機(jī)器人（強(qiáng)化學(xué)習(xí)，操控，行動(dòng)規(guī)劃，抓取）、基因數(shù)據(jù)的分析和金融市場(chǎng)的預(yù)測(cè)中。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)與圖論的聯(lián)姻也成就了一個(gè)新的課題—圖模型。每一個(gè)機(jī)器人專家都“無(wú)奈地”成為了機(jī)器學(xué)習(xí)專家，同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)也迅速成為了眾人渴望的必備技能之一。然而，“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個(gè)概念對(duì)底層算法只字未提。我們已經(jīng)看到凸優(yōu)化、核方法、支持向量機(jī)和Boosting算法等都有各自輝煌的時(shí)期。再加上一些人工設(shè)計(jì)的特征，那在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，我們就有了很多的方法，很多不同的思想流派，然而，對(duì)于一個(gè)新人來(lái)說(shuō)，對(duì)特征和算法的選擇依然一頭霧水，沒(méi)有清晰的指導(dǎo)原則。但，值得慶幸的是，這一切即將改變……
3. 深度學(xué)習(xí)：一統(tǒng)江湖的架構(gòu)
快進(jìn)到今天，我們看到的是一個(gè)奪人眼球的技術(shù)—深度學(xué)習(xí)。
展開(kāi) 一方面，它仍然需要繼續(xù)關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和算法本身，即需要繼續(xù)研究新的或改進(jìn)的學(xué)習(xí)模型和學(xué)習(xí)方法，以不斷提升分析預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性；與此同時(shí)，由于數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)使幾乎所有的傳統(tǒng)串行化機(jī)器學(xué)習(xí)算法難以在可接受的時(shí)間內(nèi)完成計(jì)算，從而使得算法在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中失效。因此，大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)在關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)方法和算法研究的同時(shí)，還要關(guān)注如何結(jié)合分布式和并行化的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以便在可接受的時(shí)間內(nèi)完成計(jì)算。為了能有效完成大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程，需要研究并構(gòu)建兼具機(jī)器學(xué)習(xí)和大規(guī)模分布并行計(jì)算處理能力的一體化系統(tǒng)。
因此，領(lǐng)域內(nèi)出現(xiàn)了“大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)”或者“分布式學(xué)習(xí)系統(tǒng)”的概念，并進(jìn)行了諸多大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)工作。
2 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的技術(shù)特征
參考文獻(xiàn)[5,6]專門介紹了大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的技術(shù)特征。
如圖1所示，一個(gè)大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)同時(shí)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理兩方面的諸多復(fù)雜技術(shù)問(wèn)題，包括機(jī)器學(xué)習(xí)方面的模型、訓(xùn)練、精度問(wèn)題以及大數(shù)據(jù)處理方面的分布式存儲(chǔ)、并行化計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)通信、局部性計(jì)算、任務(wù)調(diào)度、容錯(cuò)等諸多因素。這些因素互相影響，交織在一起，大大增加了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性。因此，大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)不僅僅是一個(gè)算法研究問(wèn)題，而是需要針對(duì)大數(shù)據(jù)集，考慮從底層的大數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)到中層的大數(shù)據(jù)并行化計(jì)算，再到上層的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，設(shè)計(jì)一種一體化的支撐系統(tǒng)，形成易于為數(shù)據(jù)分析程序員和機(jī)器學(xué)習(xí)研究者使用的、完整的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
圖1 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所涉及的復(fù)雜因素[5]
一個(gè)理想的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)通常需要具備以下幾個(gè)方面的技術(shù)要素和特征[5~7]。
展開(kāi) Python 機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能深度學(xué)習(xí)案例實(shí)踐——課程大綱（配備機(jī)器學(xué)習(xí)教材）
第
一
節(jié)
Python與TensorFlow
1．機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、聯(lián)系及區(qū)別
2．機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)、人工智能及其他學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)系
3．機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
4．機(jī)器學(xué)習(xí)方法的分類及本課程內(nèi)容
（1）有監(jiān)督學(xué)習(xí)：分類、回歸
（2）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類
（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)
（4）半監(jiān)督學(xué)習(xí)
5．機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的一般流程
（1）對(duì)象的表示
（2）訓(xùn)練/學(xué)習(xí)
（3）測(cè)試/應(yīng)用
6．機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用案例
（1）機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言理解領(lǐng)域的應(yīng)用(機(jī)器翻譯、智能問(wèn)答)
（2）機(jī)器學(xué)習(xí)在多媒體處理領(lǐng)域的應(yīng)用
(人臉識(shí)別、視頻分析)
（3）機(jī)器學(xué)習(xí)在語(yǔ)音處理領(lǐng)域的應(yīng)用(語(yǔ)
音識(shí)別、語(yǔ)音合成)
（4）機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用(入
侵檢測(cè)、惡意軟件識(shí)別)
（5）機(jī)器學(xué)習(xí)在互聯(lián)網(wǎng)上的應(yīng)用(搜索引
擎、計(jì)算廣告、推薦系統(tǒng))
代碼和案例實(shí)踐：
1.卷積與(指數(shù))移動(dòng)平均線
2.股票數(shù)據(jù)分析
3.缺失數(shù)據(jù)的處理
4.環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測(cè)和分析
第
二
節(jié)
回歸分析
1．線性回歸
（1）回歸的基本概念
（2）線性回歸
（3）對(duì)率(Logistic)回歸
（4）嶺(Ridge)回歸
（5）Lasso 回歸
（6）Elastic Net
2．Logistic/Softmax回歸
展開(kāi) 
機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
機(jī)器學(xué)習(xí)Python機(jī)器學(xué)習(xí)abaqus機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)建模機(jī)器學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用 代理模型機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)代理模型代理模型機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)uhpc機(jī)器學(xué)習(xí)uhpc機(jī)器學(xué)習(xí)uhpcuhpca機(jī)器學(xué)習(xí)在cae中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用代理模型代理模型機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)abaqus晶格結(jié)構(gòu)優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)材料強(qiáng)度機(jī)器學(xué)習(xí)cae_機(jī)器學(xué)習(xí)在汽車cae分析中應(yīng)用
機(jī)器學(xué)習(xí)的最新內(nèi)容
微觀織構(gòu)的“高保真降維打擊”傳統(tǒng)的取向分布函數(shù)（ODF）維度極高，難以直接輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型 。研究巧妙地采用廣義球諧函數(shù)（GSH）結(jié)合主成分分析（PCA），將復(fù)雜的織構(gòu)空間精準(zhǔn)壓縮至僅需5到10個(gè)核心參數(shù) 。這種參數(shù)化方法不僅大幅降低了訓(xùn)練負(fù)擔(dān)，更具備極其強(qiáng)大的“雙向映射”能力：工程師可以隨時(shí)利用這些降維后的少數(shù)參數(shù)，反向完美重構(gòu)出原始的織構(gòu)極圖 ！
通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)電磁仿真結(jié)果進(jìn)行快速建模與預(yù)測(cè)，在保證精度的同時(shí)可顯著減少仿真次數(shù)，提升設(shè)計(jì)效率。本次網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)將介紹 Ansys optiSLang 與HFSS 的協(xié)同應(yīng)用方法，結(jié)合工程實(shí)例，講解基于 AI/ML 的參數(shù)優(yōu)化、多目標(biāo)權(quán)衡及魯棒性設(shè)計(jì)思路，幫助工程師深入理解 AI 技術(shù)在高頻器件設(shè)計(jì)中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
、深度學(xué)習(xí)以及Python和MATLAB中的實(shí)際應(yīng)用來(lái)學(xué)習(xí)人工智能
你將學(xué)
到的內(nèi)容 ? 解釋人工智能的概念、類型、特性以及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人等關(guān)鍵分支。
搭建深度學(xué)習(xí)環(huán)境 學(xué)習(xí)構(gòu)建圖像分類深度學(xué)習(xí)模型
使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)
理解如何使用 PyTorch 進(jìn)行自然語(yǔ)言處理
使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
文本 理解如何在多處理器和分布環(huán)境中
優(yōu)化 訓(xùn)練、優(yōu)化和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)最大準(zhǔn)確性和性能
學(xué)習(xí)部署生產(chǎn)準(zhǔn)備模型
這本書(shū)適合誰(shuí)
熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)但對(duì)深度學(xué)習(xí)還不熟悉的開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家
同時(shí)，立足行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)一步展望人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)與電力電子設(shè)計(jì)深度融合的應(yīng)用方向，挖掘智能算法在拓?fù)鋬?yōu)化、參數(shù)自動(dòng)匹配、可靠性預(yù)判等核心設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的應(yīng)用潛力，為電力電子行業(yè)智能化設(shè)計(jì)創(chuàng)新與技術(shù)升級(jí)提供參考思路。
該模型采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法模擬光學(xué)器件的非線性行為，使光學(xué)模塊能夠更好地在標(biāo)準(zhǔn) SerDes 分析工具中建模并進(jìn)行精確的信號(hào)完整性分析和高速仿真。</p><p><a href="https://v.ansys.com.cn/live/d5pfftV8?
未來(lái)HyperMesh將進(jìn)一步強(qiáng)化AI驅(qū)動(dòng)的建模與仿真能力，借助幾何深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模型的自動(dòng)識(shí)別、網(wǎng)格的智能生成與優(yōu)化，甚至能基于歷史仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析，幫助工程師提前規(guī)避設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步縮短設(shè)計(jì)迭代周期。同時(shí)，結(jié)合GPU加速技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的快速仿真，突破硬件限制，提升仿真效率。
第二，多物理場(chǎng)仿真的一體化集成。
該模型采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法模擬光學(xué)器件的非線性行為，使光學(xué)模塊能夠更好地在標(biāo)準(zhǔn) SerDes 分析工具中建模并進(jìn)行精確的信號(hào)完整性分析和高速仿真。
講師：
周錚 | Ansys 光學(xué)應(yīng)用技術(shù)主管
周錚，Ansys 光學(xué)應(yīng)用技術(shù)主管，華中科技大學(xué)和巴黎十一大光電信息工程碩士，主要負(fù)責(zé) Ansys Lumerical 的技術(shù)支持與相關(guān)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)工作。
該模型采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法模擬光學(xué)器件的非線性行為，使光學(xué)模塊能夠更好地在標(biāo)準(zhǔn) SerDes 分析工具中建模并進(jìn)行精確的信號(hào)完整性分析和高速仿真。
終極DevOps到MLOps訓(xùn)練營(yíng)：構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)CI/CD流水線 Ultimate DevOps to MLOps Bootcamp - Build ML CI/CD Pipelines 發(fā)布時(shí)間：2025年 課程時(shí)長(zhǎng)：12小時(shí) 課程大小：6.7GB 語(yǔ)言：英文 課程
