用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。 确认无误后单击下一步并提交订单。 付款成功，显示空间部署和可信计算节点部署，二者部署成功后即可在首页看到已创建的空间。

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计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题： 上云与实施

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介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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的地方。 解决方案二：多个厂家的充电桩设备数据通过IoTEdge进行采集，可以在边缘节点部署协议插件应用屏蔽多个厂商的各种私有化协议，边缘节点还可以部署一些简单的业务计算应用，减少与云端的交互，边缘网关通过MQTT协议统一上报数据到云端IoTDA。云端IoTDA可将数据直接推送给

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设备编码 该边缘设备的设备编码（ESN）。 硬件类型 ITS800或ATLAS。 协议类型 该边缘作为服务端的使用的协议类型，http和https两种 SSL证书 该边缘作为服务端，https使用的SSL证书 私钥 该边缘作为服务端，https使用的私钥 位置编码 该边缘设备实际部署位置的位置编号，需统一规划。

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用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。 区块链 配置 是否开启区块链审计 勾选该项表示启用区块链审计服务，使用前需要按照“准备工作

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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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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AICC，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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如何删除机器人 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”。 进入费用中心页面，在左侧导航栏中选择“订单管理 > 退订与退换货”。 图1 退订与退换货 在“退订使用中的资源”列表中，选择需要退订的机器人，执行退订操作。

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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入门概述 智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）通过纳管用户的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，同时，在云端提供统一的边缘节点/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘计算解决方案。 本文为您介绍如何快速在IEF中注册

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邮寄测试：需要您提前按IEF硬件接入条件准备好测试机器，与IEM接口人联系，邮寄至指定地址，待IEM测试完毕后连同测试报告一起回寄给您。 远程测试：如因机器邮寄不便或其他原因，建议您选择远程测试的方式来进行。将机器准备好后，与IEM接口人进行时间预约，通过桌面连线的方式，与您在预约的时间进行机器测试。 上架指导

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介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无

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统数据的采集。 运行SDK的配置要求 1、机器需要注册成IoT边缘节点，节点注册要求请参考节点安装限制。 2、节点部署IT应用需要购买工业网关资源包下的工业子系统采集服务。 因SDK使用IAM统一身份认证服务时需要校验时间，请在部署边缘节点后同步时区与时间。如出现认证问题，请检查时区与时间是否同步。

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响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。

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计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题： 分析任务定义

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相邻消息计算 算子简介 名称：相邻消息计算 功能说明：基于前一消息和当前消息，按照表达式进行数值计算，计算的结果赋值给当前输入消息的属性。 举例：消息中有上报机器的产品总产量，但没有相对上一个上报周期的增量产量。通过相邻消息计算算子，可以用本消息中的产品总量减去上一个消息中的产品

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