授权项分类 SFS授权项分类 通用文件系统授权项分类 SFS Turbo授权项分类 父主题： 权限和授权项

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支持： 企业项目(Enterprise Project) GET /v3/{project_id}/datastore/versions 查询数据库规格 gaussdb:instance:list 支持： IAM项目(Project) 支持： 企业项目(Enterprise Project)

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应用角色分类 一个完整的应用，少不了多角色用户的协作，每个角色对数据具有不同的管理权限。AstroZero零代码应用中，用户的权限角色分为系统角色和自定义角色两种。 系统角色 开发者：可以编辑和删除应用，管理应用下的所有功能权限和数据。 图1 开发者 数据管理员：不可编辑和删除应用，可管理应用内全部数据。

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/{instance_id}/db-users/{db_user_id} das:*:* √ √ 修改数据库用户 PUT /v3/{project_id}/instances/{instance_id}/db-users/{db_user_id} das:*:* √ √ 删除数据库用户

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Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。

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/v3/{project_id}/jobs/batch-switchover drs:disasterRecoveryJob:switchover √ √ 批量测试连接-集群模式 POST /v3/{project_id}/jobs/cluster/batch-connection drs:migr

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媒资分类 创建媒资分类 修改媒资分类 删除媒资分类 查询指定分类信息

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base_name}?version_name={version_name} 无需授权 √ √ × 查询数据库存储规格 GET /v3/{project_id}/storage-type/{database_name}?version_name={version_name} 无需授权

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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在模型列表页，单击“创建模型”弹出创建模型页面。 在“创建模型”页面，配置参数。 图2 创建模型 表1 创建模型 参数 说明 取值样例 来源模型 单击“选择基础模型”，在弹窗中选择模型，单击“确定”。 Qwen2-7B 模型名称 自定义模型名称。 Qwen2-7B_template

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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智能问答机器人版本 智能问答机器人支持专业版、旗舰版两种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 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

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准备声音分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当

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MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、数据工程、模型构建、部署落地

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Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。 面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体

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平台，这个过程耗时费力，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

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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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文本分类 功能介绍 针对广告领域的自动分类，判断是否是广告。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 使用前请进入NLP服务控制台开通本API。

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删除敏感词分类 场景描述 删除敏感词分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sensitiveWordManage/deleteSensitiveCategory，例如域名是service.besclouds

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