使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用Hadoop客户端删除OBS上数据时报.Trash目录没有权限错误 问题描述 执行hadoop fs -rm obs://<obs_path>出现如下报错： exception [java.nio.file.AccessDeniedException: user/root/.Trash/Current/:

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OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟

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【下线公告】华为云ModelArts自动学习下线公告 华为云计划于2025/05/23 00:00（北京时间）将 AI开发平台 ModelArts自动学习模块正式下线。 下线范围 下线区域：华为云全部Region 下线影响 正式下线后，所有用户将无法使用自动学习模块创建项目，但仍可在Workf

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果

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微认证课程学习的形式是什么样的？ 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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VLAN ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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L2IfPortName 接口名字。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。

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BD ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 正常提示信息，无需处理。 参考信息 无

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隧道对端IP地址。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 1. 删除不需要的MAC，或者执行命令peer

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Hadoop类型的数据源进行数据迁移时，建议使用的组件版本有哪些？ 建议使用的组件版本既可以作为目的端使用，也可以作为源端使用。 表1 建议使用的组件版本 Hadoop类型 组件 说明 MRS /Apache/ FusionInsight HD Hive 暂不支持2.x版本，建议使用的版本：

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t-HDFS/dn_socket' at org.apache.hadoop.net.unix.DomainSocket.connect0(Native Method) at org.apache.hadoop.net.unix.DomainSocket.connect(DomainSocket

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HDFS/hadoop/etc/hadoop:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/common/lib/apacheds-i18n-2.0.0-M15.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/comm

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org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:340) at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:292) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem

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<value>$PWD/mr-framework/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:$PWD/mr-framework/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:$PWD/mr-framework/hadoop/share/hadoop/common/*

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TDB/iotdb/conf/user.keytab # 对应user.keytab的用户名@HADOOP.COM client_principal=developuser@HADOOP.COM # truststore文件路径，Linux环境下建议使用已上传到“IoTDB客户端

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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