如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人，供您体验完整的机器人功能。试用机器人默认为专业版，1路，14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号，并完成实名认证，账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器人服务管理控制台，在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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，需要多台机器并发运行，假设此时两个用户的请求同时到来，但落在了不同的机器上，虽然这两个请求可以同时执行，但是因为两个机器运行在两个不同的Java虚拟机里面，其加的锁只对属于自己Java虚拟机里面的线程有效，对于其他Java虚拟机的线程是无效的。使用D CS 服务Redis缓存实例实

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low2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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户端同时向Redis发送M条查询命令的应用场景。 redis-benchmark工具的使用方法请参考redis-cli和redis-benchmark测试工具介绍。 下载与安装工具 下载redis-6.0.9客户端。 wget http://download.redis.io/releases/redis-6

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自建Redis到GeminiDB Redis的迁移 自建Redis到GeminiDB Redis的迁移可以使用DRS服务和Redis-Shake两种迁移工具。使用DRS服务进行迁移，详情请参考将Redis迁移到GeminiDB Redis，将Redis集群迁移到GeminiDB

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源库测试连接时，必须填写Redis集群所有分片的IP地址。同时为了避免影响源端Redis实例的业务访问，强烈建议从源实例的副本节点（从节点）进行数据迁移，即推荐填写Redis集群的Slave节点IP地址。 为保障增量迁移有效进行，建议迁移前，评估源库Redis参数，将源库的配置文件redis.co

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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将GeminiDB Redis迁移到Redis集群 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GeminiDB Redis ECS自建Redis集群（开源Redis 4.0版本以上） 本地自建Redis集群（开源Redis 4.0版本以上） 支持的迁移对象范围

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如何做课程学习？ 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

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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Redis的部署 redis服务安装： 上传redis安装包 将安装包上传至服务器：如/opt下 服务名称：redis 程序安装路径:/usr/local/redis 安装步骤 进入/opt/(上传安装包路径) 命令行界面输入： cd /opt/ 图1 进入 解压redis安装包

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connector.host 是 redis连接地址。 connector.port 是 redis连接端口。 connector.password 否 redis认证密码。 connector.deploy-mode 否 redis部署模式，支持standalone/cluster，默认standalone。

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type 是 connector类型，对于redis，需配置为'redis'。 connector.host 是 redis连接地址。 connector.port 是 redis连接端口。 connector.password 否 redis认证密码。 connector.deploy-mode

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当前DCS支持的Redis版本有：4.0、5.0和6.0。不同Redis版本的差异，请参考Redis版本差异进行了解。 实例创建后，Redis的版本不支持变更或升级。如需使用更高版本的Redis实例，需重新创建高版本Redis实例，然后将原有Redis实例的数据迁移到高版本实例上。 客户端连接Redis

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