[爆卦]Kinesis maplestory是什麼?優點缺點精華區懶人包

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kinesis 在 尾身 綾子 Instagram 的精選貼文

2021-04-04 17:31:07

. . 暴飲暴食続きだったから 下北にある #サトリートgym 行ってきたー💪🔥 . 200種類以上のトレーニングができる #kinesis (キネシス)って器具使ったり、 ダンベルで簡単にできる脚痩せトレーニング教えてもらったり 1時間弱くらいだったけどめちゃんこ汗かいた…🤯🤯 (次の日無事筋肉痛...

  • kinesis 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文

    2021-06-11 19:38:21
    有 5 人按讚

    NT690 特價中

    成為 AWS 認證的開發人員! 學習所有亞馬遜網路服務開發人員的主題。通過 AWS 認證開發人員考試

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    ✅ 通過 AWS 認證開發人員初級認證(DVA-C01)。
    ✅ 所有 700 多張幻燈片可供下載的 PDF 檔案
    ✅ 為您未來的實際 AWS 專案應用正確的 AWS 服務
    ✅ 使用 Elastic Beanstalk 和 AWS CI/CD工具進行全自動化的應用程式部署
    ✅ 瞭解使用 AWS Lambda、API 閘道器、DynamoDB 和 Cognito 的無伺服器 API
    ✅ 使用 AWS CloudFormation 以程式碼形式編寫基礎設施
    ✅ 使用 AWS SQS、SNS 和 Kinesis 實現訊息傳遞和整合模式
    ✅ 掌握 EC2 的 CLI、SDK 和 IAM 安全最佳實踐
    ✅ 使用CloudWatch、X-Ray 和 CloudTrail 監控、追蹤和稽核你的微服務
    ✅ 使用 KMS、加密SDK、IAM 策略和 SSM 保護你的整個 AWS 雲端

    https://softnshare.com/aws-certified-developer-associate-dva-c01/

  • kinesis 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文

    2021-06-10 11:55:01
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    NT 690 特價中

    課程已於 2021 年 6 月更新

    學習 SageMaker、特徵工程、模型調整和 AWS 機器學習生態系統。 為考試做準備

    從這 10 小時的課程,你會學到

    ✅ 你可以從機器學習專業考試中期待什麼
    ✅ 亞馬遜公司的內建機器學習演算法(XGBoost,BlazingText,目標檢測,等等)
    ✅ 特徵工程技術,包括 imputation、binning、binning 和 normalization
    ✅ 高階的機器學習服務: 理解、翻譯、 Polly、 Transcribe、 Lex、 Rekognition 等等
    ✅ 使用 S3、 Glue、 Kinesis 和 DynamoDB 進行資料工程
    ✅ 使用 scikit learn 、 Athena、 Apache Spark 和 EMR 做探索性資料分析
    ✅ 深度神經網路的深度學習與超參數調整
    ✅ 使用 SageMaker 自動模型調整和操作
    ✅ L1 和 L2 正規化
    ✅ 將安全性最佳實踐應用於機器學習管線( pipelines )

    https://softnshare.com/aws-machine-learning/

  • kinesis 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答

    2021-06-06 16:26:30
    有 3 人按讚

    NT690 特價中

    課程已於 2021 年 6 月更新

    學習 SageMaker、特徵工程、模型調整和 AWS 機器學習生態系統。 為考試做準備

    從這 10 小時的課程,你會學到

    ✅ 你可以從機器學習專業考試中期待什麼
    ✅ 亞馬遜公司的內建機器學習演算法(XGBoost,BlazingText,目標檢測,等等)
    ✅ 特徵工程技術,包括 imputation、binning、binning 和 normalization
    ✅ 高階的機器學習服務: 理解、翻譯、 Polly、 Transcribe、 Lex、 Rekognition 等等
    ✅ 使用 S3、 Glue、 Kinesis 和 DynamoDB 進行資料工程
    ✅ 使用 scikit learn 、 Athena、 Apache Spark 和 EMR 做探索性資料分析
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    ✅ 使用 SageMaker 自動模型調整和操作
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    ✅ 將安全性最佳實踐應用於機器學習管線( pipelines )

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