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    深度学习自动编码器原理 更多内容
  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在 对象存储服务 (OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArt

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  • 视频帮助

    第3课:K8s工作负载原理剖析和实践 01:16:19 K8s工作负载原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第4课:K8s调度器原理剖析和实践 01:08:29 K8s调度器原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第5课:K8s网络模型原理剖析与实践 01:11:04

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    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

    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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  • 什么是主机安全?

    务器面临的主要安全风险。 工作原理 在主机中安装Agent后,您的主机将受到HSS云端防护中心全方位的安全保障,在安全控制台可视化界面上,您可以统一查看并管理同一区域内所有主机的防护状态和主机安全风险。 主机安全的工作原理如图1所示。 图1 工作原理 各组件功能及工作流程说明如下:

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

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  • Hive CBO原理介绍

    Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO,全称是Cost Based Optimization,即基于代价的优化器。 其优化目标是: 在编译阶段,根据查询语句中涉及到的表和查询条件,计算出产生中间结果少的高效join顺序,从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下:

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  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos(路由)、Config(配置)和Shard(分片)组件构成。其中,Confi

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  • 背景和原理(对象)

    当自定义对象时,AstroZero会为这些Object自动创建一些标准字段(Standard Fields),如图1所示。 图1 自定义对象的标准字段 您自定义的字段将保存在上图中的“自定义字段”页签,更多关于对象模型的详细介绍请查看定义对象。 学习地图 如图2所示,通过本节的学习和实践,您可以初步了解“对象”和“标准页面”的基本概念和能力。

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  • 迁移作业原理

    迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时,简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业,将源端数据迁移到目的端数据源中。其中,主要运行逻辑如下: 数据迁移作业提交运行后,CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数,将每个作业拆分为多个Task,即作业分片。

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  • 节点伸缩原理

    节点伸缩原理 HPA是针对Pod级别的,可以根据负载指标动态调整副本数量,但是如果集群的资源不足,新的副本无法运行的情况下,就只能对集群进行扩容。 CCE集群弹性引擎是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件,根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容,同

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  • 问答模型训练(可选)

    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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  • 迁移作业原理

    迁移作业原理 数据迁移模型 CDM数据迁移时,简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业,将源端数据迁移到目的端数据源中。其中,主要运行逻辑如下: 数据迁移作业提交运行后,CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数,将每个作业拆分为多个Task,即作业分片。

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  • 备份原理及方案

    备份类型 使用场景 数据备份 自动备份 RDS会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份,自动备份为全量备份。系统根据您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。如果需要,您可以将数据恢复到备份保留期中的任意时间点。 开启自动备份策略后,会自动触发一次全量备份,备份方式为物

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  • 备份原理及方案

    图1 备份原理 备份方案 表1提供了常见的数据备份和下载备份文件的方法。 表1 备份方案 任务类型 备份类型 使用场景 同区域备份 自动备份 RDS会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份,自动备份为全量备份。系统根据您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。如果需

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 采集AWS容器资源

    拟机核数等。然后将这些关键信息保存到数据库中,为后续分析和迁移提供支持。 深度采集原理 MgC对AWS 容器资源进行深度采集的原理图,如图2所示。 图2 AWS容器深度采集原理图 对AWS容器资源进行深度采集的过程详细说明如下: 迁移中心下发命令:迁移中心向Edge发出采集容器资源信息的命令。

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  • 设备孪生工作原理

    设备孪生工作原理 边缘节点纳管后,会在边缘节点上安装Edge Agent,其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub:WebSocket客户端,包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin:设备孪生,负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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  • 设备孪生工作原理

    设备孪生工作原理 边缘节点纳管后,会在边缘节点上安装Edge Agent,其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub:WebSocket客户端,包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin:设备孪生,负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 数据迁移进阶实践

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