TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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工具说明 obsftp工具于2021年2月9日正式下线，下线后OBS不再对此工具提供维护和客户支持服务，给您带来不便敬请谅解。 工具下载地址：https://github.com/huaweicloud-obs/obsftp 本工具完全开源并遵循MIT License，您完全可以

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工具接口 创建图片Metadata 配置并切换用户 导入用户证书秘钥并切换用户 生成私钥和证书 生成数字资产标识 生成数字资产编码 父主题： Java

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工具接口 创建图片Metadata 配置并切换用户 导入用户证书秘钥并切换用户 生成私钥和证书 生成数字资产标识 生成数字资产编码 父主题： PHP

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et。 添加私有工具 您使用的工具如果不在G CS 提供的公共工具中（公共工具的范围请参见公共工具的范围），您可以通过添加私有工具，使用自定义工具。 如要使用自有工具镜像，添加私有工具前，您需要前往 容器镜像服务 SWR上传镜像。 登录GCS控制台，选择左侧导航栏的“工具仓库”，在右侧页面单击“添加工具”。

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工具平台 API生产阶段 API中心通过对接集成，为API开发者提供API Arts等自动化的API设计/开发/测试工具，开发者通过华为云账号登录后即可使用。 API开放阶段 API开发者（API提供方）可以在API中心申请入驻为服务商，然后自助发布上架API。上架成功后，API

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工具下载 命令行客户端（包含GDS工具包） 本章节各工具下载地址中的8.0.x、8.1.x、8.2.x等指的是集群版本，而非工具版本。 表1 gsql下载地址 操作系统类别 适用操作系统版本 下载地址 校验文件 Microsoft Windows Microsoft Windows

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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设置知识库的本地路径。 工具扫描结果解读 AI CPU算子分析和处理 MA-Advisor工具分析结果的html文件中会有下述链接，提供AI CPU算子相关问题的修复指导和案例。 图14 AI CPU算子分析和处理 亲和API替换 MA-Advisor工具分析结果的html文件中

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工具中心 管理用户组 父主题： 普通用户指南

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具类 毕昇编译器 应用加速工具 Pod带宽管理工具 安全加固工具

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工具市场 工具市场会按照场景分类展现各功能的工具卡片，目前支持以下类型： 通用场景：脚本管理、文件管理。 云服务场景：启动ECS实例、关闭ECS实例、重启RDS实例、修改ECS非管理员密码、重启CCE工作负载。 软件部署：暂时为空。 日常巡检：暂时为空。 故障处理：清理磁盘空间。

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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基因容器（GeneContainer Service）提供云端基因测序解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源 产品介绍 图说ECS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转GCS

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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 8%

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name 否 String 工具名称，适用于根据工具名称模糊查询工具ID场景。 whole_name 否 String 工具名称，适用于根据工具名称全匹配查询工具ID场景。 offset 否 String 查询起始偏移，默认为0。 limit 否 String 单次查询总量，和offset必须成对出现。

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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AI应用的低门槛、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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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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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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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