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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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、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。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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等要求。 边缘计算通过在靠近终端应用的位置建立站点，最大限度的将集中式云计算的能力延伸到边缘侧，有效解决以上的时延和带宽问题。更多详细介绍请参见边缘计算。 CloudPond、IEC和IEF是华为云推出的面向边缘计算场景的三款产品，旨在让云更贴近您的业务，成为您在边缘位置部署应用的必备利器。

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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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点位计算 业务流程 点位计算业务流程如图1 流程图所示，先进行点位缩放得到真实值，再用真实值进行点位清洗得到上报值。 图1 流程图 点位缩放 对数采数据做规整，减少应用对数据处理和适配的工作量，如从PLC采集上来的原始数据，需要经过计算后才能表达真实含义。具体操作步骤请参见点位缩放。

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

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并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例，可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景，例如科学计算。 通用计

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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订购华为RPA-WeAutomate工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台，一站式获取RPA+AI+小程序能力，助力客户打通数字化转型最后一公里。 华为R

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FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和

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Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习：自动学习运行时会收取费用，使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例： 运行中的N

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Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和

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FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和

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