测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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low2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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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，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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查看已配置好的 “调度规则” 图3.11-1 调度规则查看 功能说明： 功能按钮 功能说明 启用调度 可以勾选多个调度规则，一起“启动调度”后就会按照配置的调度规则自动调度创建任务/安检/质检/巡检 取消调度 可以勾选多个调度规则，一起“取消调度”后，任务/安检/质检/巡检不再自动调度创建 表3

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取消调度 可以勾选多个调度规则，一起“取消调度”后，检查单不再自动调度创建 新建“调度规则”基本信息 新建调度，先选择任务场景，确认后继续录入调度规则基本信息。 图2 选择任务场景 图3 新建调度规则 表2 调度规则字段说明 输入项 填写规则 调度规则名称 必填，手动输入调度规则名称

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M-F模型的实例调度任务中存在待调度或调度中的任务调度时，增量实例数据同步需等待实例调度任务的调度完成后才能启动同步。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“xDM-F数据同步 > 实例调度任务”，进入实例调度任务页面。 单击“创建”，弹出“创建实例调度任务”页面。 配置基本信息。

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。 在左侧导航栏选择“DDoS调度中心 > 阶梯调度”。 在阶梯调度列表框左上角，单击“添加规则”。 在弹出的对话框中，设置调度规则参数，如图2所示，相关参数说明如表1所示。 图2 添加调度规则 表1 调度规则参数说明 参数 说明 规则名称 输入调度规则名称。 说明： 一个规则可

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亲和与反亲和调度 亲和与反亲和调度策略 在创建容器应用时，可以设置亲和/反亲和调度策略，例如将某类应用部署到某些特定的节点、不同应用部署到不同的节点等等。 IEF当前支持简易的调度策略，具体如下。 亲和性 容器应用与节点亲和：当容器应用与节点亲和时，容器应用只会调度到亲和的这些节

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功能说明 启用调度 可以勾选多个调度规则，一起“启动调度”后就会按照配置的调度规则自动调度创建任务/安检/质检/巡检 取消调度 可以勾选多个调度规则，一起“取消调度”后，任务/安检/质检/巡检不再自动调度创建 表3.6-1 调度列表功能说明 2.新建“调度规则”基本信息 新建调度，先选择

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推送至调度系统，生成事件信息，并可持续记录事件的转发、执行和反馈信息。 图2 调度后台 自动调度 系统按照点位的风险评分自动推出排名靠前的点位（无需人工研判），在调度界面右侧信息栏中体现。单击右侧高危点位排行榜，即可在地图上展示对应点位的信息，从而进行推送。 图3 自动调度 父主题：

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亲和与反亲和调度 在守护进程集（DaemonSet）中讲到使用nodeSelector选择Pod要部署的节点，其实Kubernetes还支持更精细、更灵活的调度机制，那就是亲和（affinity）与反亲和（anti-affinity）调度。 Kubernetes支持节点和Pod两

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筛选拓扑策略同样为“best-effort”的节点： none：不可调度 best-effort：可调度 restricted：不可调度 single-numa-node：不可调度 尽可能满足策略要求进行调度： 优先调度至单NUMA节点，如果单NUMA节点无法满足CPU申请值，允许调度至多个NUMA节点。 restricted

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防护 域名 接入DDoS高防 配置阶梯调度规则。 进入阶梯调度页面。 在阶梯调度列表框左上角，单击“添加规则”。 在弹出添加规则对话框中，配置调度规则后，单击“确定”。 分组调度：选择DDoS原生防护对象中的云资源。 高防CNAME：填写为5.e中的CNAME值。 规则配置完成后，获取调度CNAME值，如图4所示。

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如何做课程学习？ 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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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nodeSelector: accelerator: nvidia-t4 containers: - image: nginx:perl name: container-0 resources:

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对现有G

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