适用于金融行业的合规实践 华为云网络安全合规实践 适用于统一身份认证服务（IAM）的最佳实践 适用于云监控服务（CES）的最佳实践 适用于计算服务的最佳实践 适用于弹性云 服务器 （E CS ）的最佳实践 适用于弹性负载均衡（ELB）的最佳实践 适用于管理与监管服务的最佳实践 适用于云数据库（RDS）的最佳实践

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请单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够，不能完成机器的智能学习，或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”，仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后，单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中，服务器处

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管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习

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单击图标，运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明，如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。

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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，所有这些会引起进程间通信并且将带来网络负担。 通过PL/pgSQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并且使SQL更易用，同时能节省的客户端/服务器通信开销。 客户端和服务器之间的额外往返通信被消除。

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送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，那么这个过程还会引起进程间通信并且将带来网络负担。 通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并且使SQL更易用，同时能节省客户端/服务器通信开销。 客户端和服务器之间的额外往返通信被消除。

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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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16 16 6/3 80 4 4 4 KVM kai1s.3xlarge.2 12 24 8/4 100 4 4 4 KVM kai1s.4xlarge.2 16 32 10/6 140 4 5 6 KVM kai1s.6xlarge.2 24 48 12/8 200 8 6 8 KVM

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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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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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

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现模型从高精度浮点向定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需

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收并处理结果、进行相关计算、然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，那么这个过程还会引起进程间通信问题并且将带来网络负担。 通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并且使SQL更易用，同时能节省

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多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能，曾经被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是

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