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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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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在用户列表界面上，单击“新建”。 参考图填写用户的信息。 权限字段的取值，请选择“SharedOfferingProfile”；全名字段的取值建议有辨识度，方便快速看出是哪个ROMA Exchange连接共享中心用的用户。 新建用户时的全名，是会在资产共享审批、获取共享资产审批或资产查询里

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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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无需修改业务代码即可接入使用， 非侵入式数据采集，安全无忧。 丰富的数据源 融合云监控、云日志、应用性能、真实用户体验、后台链接数据等多维度可观测性数据源。 全栈一体化监控 覆盖用户端、服务端及云产品所有监控数据，提供从数据发现、数据展示到数据异常告警的全方位、可视化监控服务，实现从上到下、从前端到后端的全栈一体化监控。

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不支持规格变更。 不支持迁移。 不支持自动恢复功能。 由于Fp1型、Fp1c型云服务器包含FPGA卡，在云服务器关机后仍然收费。如需停止计费，请删除弹性云服务器。 后续处理 弹性云服务器创建成功后，可以通过FPGA加速型云服务器提供的硬件开发套件（HDK）和应用开发套件（SDK），进行AEI（Accelerated

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部署APM Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。 可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域，且源代码选择“增强型探针”的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100.125

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说明 隐患录入 查询标准隐患列表 该接口用于查询标准隐患列表。 查询风险点列表 该接口用于查询风险点（即行政区域）列表。 查询辨识对象 该接口用于查询辨识对象（即作业对象）列表。 查询隐患扩展字段 该接口用于查询隐患扩展属性配置（检查类别、隐患专业、检查日期、整改类型、整改措施、整改资金、来源）。

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ISO镜像创建的弹性云服务器只建议用来装机，部分功能受限，不支持挂载云硬盘操作。 非共享云硬盘仅可以挂载至1台弹性云服务器上。 云硬盘只能挂载至同一区域、同一可用区的弹性云服务器上。 随包年/包月弹性云服务器购买创建的非共享数据盘，卸载后，如果重新挂载，则只能挂载给原弹性云服务器作数据盘使用。

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流量治理是Istio的核心功能，其目标是提供非侵入的流量治理能力，用户仅仅关注自己的业务逻辑，无需关注服务访问管理。流量治理要解决的问题类似如下： 动态修改服务间访问的负载均衡策略，比如配置一致性哈希将流量转发到特定的服务实例上； 同一个服务有两个版本在线，将一部分流量切到某个版本上； 服务保护，如限制并发

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创建非安全模式集群 参考本章节可以完成非安全模式的Elasticsearch集群的创建。 操作步骤 登录 云搜索 服务管理控制台。 在“总览”页面单击右上角的“创建集群”，进入“创建集群”页面。 或者左侧导航栏单击“集群管理>Elasticsearch”，单击右上角的“创建集群”，进入“创建集群”页面。

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Tools：开发工具。 Networking：网络。 Others：其他类型服务；如服务类型非11种，均为其他类型服务。 Operator-Framework Operator服务包 Operator-Framework服务中的描述信息存放在*.clusterserviceversion.yaml中，其中必填项如下：

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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正常 DMS生成负荷报告任务下发成功 管理 failedToCreateWDR 警告 DMS生成负荷报告任务下发失败 管理 dmsDeleteWDRSuccessfully 正常 DMS删除负荷报告成功 管理 failedToDeleteWDR 警告 DMS删除负荷报告失败 管理

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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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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