小值，端侧发生设备数据上报时，超出最大值和最小值范围的异常值会被忽略，不进行上报。具体操作步骤，请参考点位阈值。 应用场景 该功能应用于设备上报数据存在过大过小的不稳定异常值需要忽略时的场景。 该功能针对数据源下的每个点位设置，仅支持整型和浮点型的数据类型的点位配置。 场景示例

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数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留n位小数；如果n不存在，则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留

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必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识

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单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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这样就会有不合理的资源分配场景出现，最终导致计算节点容器因资源不足启动失败。 约束条件 约束条件如下： TICS 计算节点需独享ief纳管节点。 考虑docker\ief边缘服务对资源的占用，建议策略分配参考表1。 表1 策略分配 纳管节点规格 CPU（分析+学习） 内存（分析+学习） 32U64G <=26

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空三计算 空三计算简介 空三设置 控制点导入 刺点操作 控制点导出 父主题： 实景三维建模

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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个数， 资源总用量=月均用量 x 账单月数 x 720。 月均用量的概念形成主要是为了方便购买方式转换时的价格计算，因为当购买方式变化时，不能直接从单价比较，需要将单价和使用时长进行规范化转换，才能形成合理的比较。 折算价格 源端的折算价格为：账单所示支付价格（折扣后） / 账单区间月数。

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e64编码，服务端不会做解码处理。 如果头 域名 称重复，则需要将头域值进行合并，多个头域值以逗号分隔。如：x-obs-meta-name:name1和x-obs-meta-name:name2，合并成x-obs-meta-name:name1,name2。 上传对象和上传段支持携带

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计算资源 单击计算资源页面，列表中会显示已购买的计算资源，以及是否可用等信息，若新购买的账号则列表为空。 图1 计算资源 单击“购买计算资源”按钮购买计算资源。可以根据业务需要选择不同的资源类型，其中可用区可以选择任意可用区即可。并支持包年包月购买，或者按需购买。 图2 购买计算资源

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用户在创建AI Gallery工具链服务选择付费资源时，可以查看到付费资源的单价，在使用过程中，该资源可能由于平台的折扣优惠变化导致单价发生变化，而云服务是先使用后通过话单进行记录，计费会存在延时，因此，实际价格和折扣优惠可能与当前询价会不完全相同，请以真正计费的价格和优惠为准。 欠费说明 当

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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签名计算工具 SFS提供可视化签名计算工具，帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 若调用SFS API报如下错误： 状态码：403 Forbidden 错误码：SignatureDoesNotMatch

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Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1

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在弹出的页面查看执行结果和作业报告。 图5 查看执行结果、作业报告 在历史作业列表中，查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图6 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开

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在弹出的页面查看执行结果和作业报告。 图5 查看执行结果、作业报告 在历史作业列表中，查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图6 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开

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到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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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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Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。 ModelArts

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CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

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