AR开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置WAN链路数据 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题： LANWAN融合-核心交换机+接入交换机+AP+独立AC+HubSpoke组网

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AR开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置站点接入WAN侧网络的链路 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题： 部署指导

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Ingress配置一致性哈希负载均衡 原生的Nginx支持多种负载均衡规则，其中常用的有加权轮询、IP hash等。Nginx Ingress在原生的Nginx能力基础上，支持使用一致性哈希方法进行负载均衡。 Nginx默认支持的IP hash方法使用的是线性的hash空间，根据IP的hash运算值来选取后端的目

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开局部署数据规划 站点和设备数据规划 网络设计参数规划 站点及ZTP开局数据规划 NTP数据规划 父主题： 数据规划

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开局部署数据规划 站点和设备数据规划 网络设计参数规划 站点及ZTP开局数据规划 NTP数据规划 父主题： 数据规划

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添加权限集成员 功能介绍 添加权限集成员。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/permission-sets/{permission_set_id}/members 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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开局部署数据规划 站点和设备数据规划 网络设计参数规划 WAN链路模板规划 WAN链路数据规划 NTP数据规划 父主题： 数据规划

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开局部署数据规划 站点和设备数据规划 网络设计参数规划 WAN链路模板规划 WAN链路数据规划 NTP数据规划 父主题： 数据规划

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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ALM-135463092 框局部失效 告警解释 The chassis partially failed. (EntPhysicalIndex=[EntPhysicalIndex], EntPhysicalName=[EntPhysicalName], EntityTrapFa

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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）、学习类型（

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（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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以下面Python代码脚本为例，创建一个推理作业，做简单的线性回归模型推理，再使用Ray的分布式调度能力计算出推理结果。您可以参照以下示例创建自己的脚本用于后续的推理任务。 simple_model.py模型定义及启动模型脚本。脚本定义了一个线性回归的模型SimpleModel，并定义了模型部署serve。

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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ALM-303046409 电源局部功能失效 告警解释 ENTITYTRAP/3/TRAPID_ENTITY_POWER_FAIL:OID [OID] Power become failure.(EntityPhysicalIndex=[INTEGER], PhysicalName=\"[OCTET]\"

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ALM-135462941 电源局部功能失效 告警解释 A power module experienced a partial failure. (EntPhysicalIndex=[EntPhysicalIndex], EntPhysicalName=[EntPhysicalName]

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用户可以通过数据去噪，筛选掉时间序列中的异常数据。噪声分析方法： 通过局部线性回归的方法对数据进行平滑处理，得到每个点对应的预测值。 通过观测值与预测值之间的误差error的3sigma确定误差上限，超出上限的点为噪声点。 系统会从原始数据中去除上述噪声点，并采用线性插值的方法对去除噪声的数据进行填充。操作步骤如下。

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