你好,我是何恺铎。
恭喜你已经顺利学习完了《深入浅出云计算》课程中的所有内容。从IaaS到PaaS,云计算的内涵和能力可以说是非常宽广,不知道你掌握得怎么样呢?
我给你准备了一套结课测试题。它既是对你课程学习效果的一个检验,你也可以把它作为一个对于课程的系统性回顾。
我们的测试题目一共包括12道单项选择题和8道多项选择题,每题5分,满分100分。当你完成测试以后,也可以看到我为你附上的参考答案和题目解析,希望能够帮助到你。
好了,请开始你的测试吧。加油!
2020-04-12 23:22:44
2020-04-10 09:44:59
谢谢你的肯定,会继续努力:)
2020-04-10 23:52:17
2020-04-10 08:25:41
也谢谢你的祝福,我想一定有缘再相会
2020-04-10 23:55:21
2020-04-10 13:11:10
谢谢。95分,很厉害哟!
2020-04-10 23:53:05
2020-04-10 08:42:17
可以看看题目解析
2020-04-11 00:12:49
2020-05-31 17:19:12
2020-05-22 15:47:10
2020-05-05 20:12:27
2020-04-15 08:40:29
2020-04-13 18:40:35
2020-04-10 16:55:15
拿捏得“恰到好处”啊,呵呵。不妨看看题目解析。
2020-04-11 00:14:32
精选留言
2020-04-12 23:22:44
1. hyperparameter是指影响模型训练过程和最终结构的重要参数,它们需要你事先指定,而不是在模型学习过程中自动学习得来。所谓“调参”就是指调整和寻找这些参数最优值的过程,可以认为是更广义的自动机器学习(AutoML)的一部分。云上AI有一些专门的调参服务,比如SageMaker的Hyperparameter tuning job,可以替你以某种策略尝试不同的参数组合并评估效果,最终帮助你找到合理的参数配置。
2. 模型的可迁移性一般取决于模型的类型、算法以及存储格式。外部训练好的模型,如果符合云厂商的兼容标准,加以一些必要的转换和打包,是可以放到云上进行推理的。云上训练的模型如果想“下云”,则需要确认模型训练的结果是否对外暴露(比如是否存储在可见的对象存储中),以及模型的存储结构是否遵循开放标准,过程可能相对困难,但也不是完全不可能的。
2020-04-10 09:44:59
2020-04-10 08:25:41
2020-04-10 13:11:10
自从老师的专栏出来后,一直在跟着看和实践。
特别是前面的laas部分学的很扎实,收货颇多。
后面的paas篇,暂时工作中还未涉及到,且当作技术储备,后面有需要了再来实操。
感谢老师这段时间以来的辛苦付出!
最近忙着实操k8s,买的很多专栏只有这一个是跟的最紧的。
2020-04-10 08:42:17
2020-05-31 17:19:12
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