配置备份 服务器 将一台安装了eBackup备份软件的服务器初始化为备份服务器，并配置相关参数。 前提条件 安装前准备请提前规划备份服务器的相关网络平面参数。 已准备跨平台远程访问工具如“PuTTY”。 已获取eBackup服务器“root”账号的登录密码。 操作步骤 以“root

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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以下配置以对接华为云短信平台为例，提供了具体对接配置步骤；更多类型的短信服务器对接，请参见典型配置案例。 租户管理员界面配置短信服务器对接参数。 登录华为乾坤控制台。 单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，在快捷菜单栏选择“ > 高级配置”。 在高级配置界面选择“系统

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以下配置以对接华为云短信平台为例，提供了具体对接配置步骤；更多类型的短信服务器对接，请参见典型配置案例。 租户管理员界面配置短信服务器对接参数。 登录华为乾坤控制台。 单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，在快捷菜单栏选择“ > 高级配置”。 在高级配置界面选择“系统

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（可选）备份镜像 封装镜像后，云服务器关机再开机，会解封装，无法直接使用。需要重新进行云服务器配置及封装。如有需要，可在封装镜像前，将云服务器进行备份。 在云服务器列表页面，找到已配置完成的云服务器，选择“更多 > 关机”，关闭云服务器。 等待云服务器关机后，选择“更多 > 镜像/备份

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配置云服务器 操作场景 该任务指导用户在云服务器中根据实际需求，安装应用软件、配置补丁更新、安装系统补丁等。 前提条件 已获取登录云服务器的帐号和密码。 已创建云服务器。 已获取准备软件中的文件，并解压“Workspace_HDP_WindowsDesktop_Installer_x

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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以下配置以对接华为云短信平台为例，提供了具体对接配置步骤；更多类型的短信服务器对接，请参见典型配置案例。 租户管理员界面配置短信服务器对接参数。 登录华为乾坤控制台。 单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，在快捷菜单栏选择“ > 高级配置”。 在高级配置界面选择“系统

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以下配置以对接华为云短信平台为例，提供了具体对接配置步骤；更多类型的短信服务器对接，请参见典型配置案例。 租户管理员界面配置短信服务器对接参数。 登录华为乾坤控制台。 单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，在快捷菜单栏选择“ > 高级配置”。 在高级配置界面选择“系统

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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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Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在服务器上的Agent。 接

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选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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如何将云下内网或第三方云上的私网与 CDM 连通？ 如何使用Java调用CDM的Rest API创建数据迁移作业？ 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

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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