步 图3 标签创建3 标签类型是从标签生成方式的维度对标签进行划分的一种类型，选择后，标签逻辑配置页面不同，可根据选择的标签类型不同，进行配置不同的标签逻辑 标签逻辑配置sheet页，根据选择的标签类型不同，进行配置不同的标签逻辑，单击下一步 图4 标签创建4 规则标签：是指通过

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标签 查询存储库资源实例 批量添加删除存储库资源标签 添加存储库资源标签 删除存储库资源标签 查询存储库资源标签 查询存储库项目标签 父主题： API

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标签 操作场景 标签管理服务（Tag Management Service，TMS）用于用户在云平台，通过统一的标签管理各种资源。TMS服务与各服务共同实现标签管理能力，TMS提供全局标签管理能力，各服务维护自身标签管理 。 建议您先在TMS系统中设置预定义标签。 标签由“键”和

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标签 标签概述 添加标签 修改标签 使用标签搜索云资源 查看标签 删除标签

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标签 创建标签 删除标签 编辑标签 查询标签 查看标签信息 父主题： 主服务标签

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标签 标签管理服务（Tag Management Service，TMS）用于用户在云平台，通过统一的标签管理各种资源。TMS服务与各服务共同实现标签管理能力，TMS提供全局标签管理能力，各服务维护自身标签管理。 使用限制 登录管理控制台，选择“管理与监管 > 标签管理服务 TM

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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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念。 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

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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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ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？ 如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 更多 自动学习 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？

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标签 查询项目标签 查询资源标签 创建资源标签 批量添加删除资源标签 删除资源标签 父主题： API

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标签 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询项目标签 GET /v3/{project_id}/{resource_type}/tags er:tags:list √ √ 查询资源标签

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标签 标签组件用于解释说明一个字段。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“标签”组件至表单设计区域，如图1。 图1 标签 属性 字段状态：指成员在访问表单时，对该字段的可见、可编辑权限。 隐藏：勾选后，页面上会隐藏该字段。 文本内容：在页面展示的标签名称，支持中英文。 鼠标悬

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标签 添加分组 编辑分组 删除分组 查询标签（分组） 查看标签（分组） 添加标签 编辑标签 删除标签 父主题： 基础数据管理

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标签 创建标签或分组 查询标签或分组 修改标签或分组 删除标签或分组 父主题： 基础数据管理

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标签 权限 对应API接口 授权项（Action） 依赖的授权项 IAM项目(Project) 企业项目(Enterprise Project) 创建标签 POST /v1/{resource_type}/{resource_id}/tags/create ga:tag:create

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标签 本节指导用户为已有的文件系统添加标签，您还可以在创建文件系统时添加标签，具体请参见创建文件系统。 标签用于标识文件系统，可通过标签实现对文件系统的分类。关于标签的更多详细信息，请参考标签管理服务帮助文档。 约束限制 标签由标签“键”和标签“值”组成。 “键”最大长度为128

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标签 批量添加资源标签 批量删除资源标签 查询资源标签 查询资源实例列表 查询资源实例数量 查询项目标签 父主题： 通用文件系统API说明

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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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、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 8%

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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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