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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智能场景简介 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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合理的规划系统架构 Spring Cloud提供了丰富的组件，帮助搭建具备足够韧性的云原生系统。spring cloud gateway具备通用网关的大部分能力，并且集成了Spring Cloud的服务治理能力，可以实现Spring Cloud多协议转发。一个典型的Spring Cloud云原生架构如下：

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合理的规划系统架构 Java Chassis提供了丰富的组件，帮助搭建具备足够韧性的云原生系统。Edge Service具备通用网关的大部分能力，并且集成了Java Chassis的服务治理能力，可以实现Java Chassis多协议转发。一个典型的Java Chassis云原生架构如下：

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Agent支持的系统有哪些？ 以下列表中系统版本，是经过验证确定可以支持的系统版本，对于其余版本的支持情况，正在验证中。 以下系统都基于华为云IMS服务提供的公共镜像或者公共镜像创建的系统，如果使用未经验证的外部系统，可能会出现依赖问题或引入其他不稳定因素，请谨慎使用。 操作系统 版本 支持Agent安装（E CS ）

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系统 系统设置 系统管理 关于

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登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

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得知故障信息，以便快速组织应急响应。 预测：维护团队需要根据系统运行现状，通过数据分析、机器学习等方式，预测系统的风险情况，提前进行预防和处理。 在进行应急恢复处理时，通常需要尽快缓解或恢复业务，快速结束业务中断对客户的影响，然后再启动问题定位和修复处理流程，以减少业务中断时间。

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简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。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

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修改定向信息 在目标定向信息“操作”列，单击“修改”，修改该定向信息。 状态为“配置中”、“审核中”或“删除中”的定向信息不支持修改。 删除定向信息 在目标定向信息“操作”列，单击“删除”，删除该定向信息。 状态为“配置中”、“审核中” 的定向信息不支持删除。 已配置定向的订单无法取消定向，定向信息必须保留一个。

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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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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts W

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数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。

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变更Flexus X实例的操作系统 重装Flexus X实例操作系统 切换Flexus X实例操作系统 父主题： 管理Flexus X实例

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变更Flexus L实例 的操作系统 重装单台Flexus L实例操作系统 批量重装Flexus L实例操作系统 切换单台Flexus L实例操作系统 批量切换Flexus L实例操作系统 父主题： 管理Flexus L实例

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据行，就返回一个空的结果，此时游标就会停在查询结果的最后一行之后（向后查询时）或者第一行之前（向前查询时）。 FORWARD和BACKWARD形式在向前或者向后移动的过程中抓取指定的行数，然后把游标定位在最后返回的行上；如果count大于可用的行数，则会把游标定位在所有行之后（向后查询时）或者之前（向前查询时）。

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，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 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

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下： 模型训练服务首页项目列表“

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其他云服务的委托权限。 使用 DLI 提交作业 DLI提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，支持多种作业类型以满足不同的数据处理需求。 表1 DLI支持的作业类型 作业类型 说明 适用场景 SQL作业 适用于使用标准SQL语句进行查询的场景。通常用于结构化数据的查询和分析。

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IDE自动高亮显示代码中检测到的所有问题。要查看问题详细信息，请将鼠标悬停在代码编辑器中高亮显示的位置。 应用快速修复 如果检测到的问题有快速修复可用，您可以即时修复它。 单击问题描述中的“快速修复”链接。或将光标定位在高亮显示的位置，然后按Alt+Enter键。 在弹出菜单中，选择所需的快速修复。

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