根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日志，采集各项指标及事件并提供一键开启的告警能力。

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海量涉农数据缺乏强大的算力支持，对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。 种植基地 资源家底无法精确识别，传统作业人力物力成本较高，且存在时效性低，无法监管种植过程的问题； 供给侧和需求侧存在信息闭塞，无法实现按需生产或者效益最大化； 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构

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传输，效率低。 镜像快速部署 云容器引擎配合 容器镜像服务 ，镜像拉取方式采用并行传输，确保高并发场景下能获得更快的下载速度，大幅提升容器交付效率。 成本 自建Kubernetes集群需要投入资金构建、安装、运维、扩展自己的集群管理基础设施，成本开销大。 云容器引擎成本低 您只需支付

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果多依靠纯手工纸质记录，后期再录入业务系统，全流程数字化程度低； 作业现场场地面积大，巡检设备众多，需要记录回传的信息类型多，如遇到巡检异常，作业人员缺乏专业知识，作业现场缺少专家支撑，存在安全隐患； 传统线下培训成本高、互动性较弱、经验传递难、知识积累难。 专业设备结构复杂，检

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计门槛高；伙伴和一线难以设计出高质量方案架构，方案不可落地； 方案验证——全手工线下设计、执行用例、编写报告，验证效率低；全流程难追溯，难以保障过程及结果可信； 方案交付——人拉肩抗线下交付，成本高、效率低，不能批量交付； 交付伙伴选择难，伙伴能力没有认证&评价 方案运维——伙伴

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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、听得清。通过多屏互动能力提升学生小组协作、深度学习的能力，帮助老师开展创新教学模式。依靠常态化录播能力实现课堂的常态化录制、资源库建设、AI课情分析，辅助教师教学。通过智能物联管控能力帮助管理者减轻教室设备管理运维的压力，通过数据采集及分析能力实现教学过程的全监控，保障教学质量。

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在逻辑隔离的虚拟网络中定义和启动华为资源，方便管理、配置内部网络。 ER 将VPC和本地网络连接到一个网关中，支持路由学习、动态选路以及链路切换，极大的提升网络的可扩展性及运维效率，从而保证业务的连续性。 ESW 将VPC和本地网络连接到一个网关中（二层互联），助力企业客户灵活构建大规模、高性能、高可靠的云上/云下网络。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。

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Agent）版本，更符合业务场景需求。 专业版支持创建轻量级集群，提供负载均衡能力，实现资源利用及调度最优化。 运维管理 支持云上远程查询及下载端侧设备及技能日志，云上大容量存储，高上行接入带宽，支持数据追加写，数据全生命周期管理，便于事后回溯。 专业版支持消息队列机制，在设备离线时可进

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协议规范 提供低代码协议规范，确保上层低代码编辑器生成的业务组件、区块和应用在不同低代码开发平台间保持一致性和互操作性，从而实现成本节约和效率提升。 产品学习 通过丰富的零码、低码、工作流教学课程，介绍Astro中的各类应用，帮助用户轻松学习、快速上手搭建。 论坛交流 低代码平台As

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步数，搜索得到较好结果的参数进行后续训练。训练过程中可选择在验证数据集上进行评估，评估结果更好的模型参数将会保留。 提取降维之后数据：完成模型训练后，生成降维后的结果数据。 当您在运行AutoGenome示例出现“Warning：restart the kernel and run

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调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、组件和URL跟踪等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出

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打包发布部署一体化，部署进度/结果可视化，简化新手探索过程。 租户级自运维告警 图15 租户级自运维告警 租户级自运维告警构建平台租户E2E运维能力，降低应用维护成本，提高租户应用的高可维护性。 开发者可根据业务需要，自定义告警模板。 业务脚本灵活引用自定义告警。 运维人员可以查看和处理业务告警。 自定义子 域名

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VPC）或本地网络来构建中心辐射型组网，是云上大规格，高带宽，高性能的集中路由器。企业路由器使用边界网关协议（Border Gateway Protocol, BGP），支持路由学习、动态选路以及链路切换，极大的提升网络的可扩展性及运维效率，从而保证业务的连续性。 您可以使用本文档提供

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用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现

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aPaaS平台数据运营 SD运维变更管理优化：优化变更时长，提高自动化率，提升IaC变更接入率。 ITR运维事件问题管理优化：减少运维事件数量，减少事件平均恢复时长，提高事件告警覆盖率。 BCM故障演练管理优化：提高BCM预案完成率，提升BCM自动化执行率，尽量覆盖更多故障场景。 可运维及能力评估：

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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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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在 FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选“ OMS ”，单击“确定”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此

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