消息集成 向Topic生产的消息是否有长度限制？ MQS支持的Kafka服务端版本是多少？

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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设备集成 运行Demo报“java.lang.IllegalArgumentException: {IP address}_{timestamp}”错误 使用MQTTBox客户端连接ROMA Connect失败

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集成概述 ISDP+开发中心提供的核心服务为统一接入。 应用、大屏、移动端和端侧设备统一的接入方式说明如表1所示。 表1 统一接入方式说明 业务场景 集成方式 应用 应用/大屏/移动端通过统一认证和统一权限同步接入到ISDP+平台。 大屏 移动端 端侧设备 端侧设备按照ISDP+

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集成架构 应用/大屏/移动端接入ISDP+平台时，集成架构如图1所示。 图1 集成架构 父主题： 应用/大屏/移动端接入

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集成原理 轻量级接续条可以快速高效的集成到第三方系统，您可以通过图1了解主要集成原理。 图1 轻量级接续条集成原理 OpenEye：云客服的多媒体软终端产品，通过该客户端界面实现呼叫功能。您也可以通过其他可注册到云客服的工具进行呼叫，例如WebRTC、手机APP等。 软电话号码：

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快速集成 将下载的软件包全部解压得到HWMUISDK（集成使用）和HWMUISDKNativeDemo（示例Demo）。 图1 解压出来的文件 HWMUISDK中的AW_PortraitSDK.framework是背景虚化功能使用。如果需要集成背景虚化功能，请联系华为销售人员。 打开“Xcode”软件。

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集成管理 管理HTTPS根证书 了解配置连接器 配置OAuth管理 同步 WeLink 组织用户 如何配置ROMA Connect 如何管理数据接入 同步OneAccess组织用户 同步第三方认证协议用户 父主题： 管理中心

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服务集成 APIC是否支持多后端节点方案？ 使用iOS系统时，如何进行APP认证？ 怎样保证API对应的后端服务器的安全？ 对API的修改是否需要重新发布？ API发布到RELEASE环境可以正常访问，发布到非RELEASE环境无法访问？ API发布到不同环境后，会调用不同的后端服务吗？

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集成终端 简介 终端 终端管理 终端简介 工作目录 终端进程重连 链接 终端外观 使用鼠标 键绑定和shell 在终端中查找文本 运行选定的文本

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集成管理”，进入“集成管理”配置页面。 在集成管理配置页面根据业务需要选择要接入的接入源，单击“接入集成”进入新增集成页面。 图1 接入集成 在新增集成页面有对集成的介绍和集成接入步骤，根据步骤进行集成，集成完成后单击底部“确认集成”。 确认集成后，在集成管理页面“已集成”部分，接入源状态会变为“已启用”。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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的实验环境，通过 弹性云服务器 E CS 、云容器引擎CCE规模化、快速高效的创建虚拟机、容器实验环境，深度集成华为云虚拟化的能力，提高平台实验环境的并发规模。 产业融通：在学期实训场景中深度打通华为云软件开发生产线CodeArts，提供真实的产业级实践环境，体验企业级敏捷式的一站开发服

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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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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感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19

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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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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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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