安全可靠、调度智能的优势，为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。 CCE Turbo 集群提供了面向大规模高性能的场景云原生2.0网络，容器直接从VPC网段内分配IP地址，容器和节点可以分属不同子网，支持VPC内的外部网络与容器IP直通，享有高性能。 发布区域：华北-北京四

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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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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新建码表：通常只包括一系列允许的值和附加文本描述，与数据标准关联用于生成值域校验质量监控。 新建数据标准：用于描述公司层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则。其描述了公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 模型设计：应用关系建模和维度建模的方法，进行分层建模。

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为了在 DataArts Studio 平台中对迁移到云上的原始数据进行管理和监控，我们必须先在DataArts Studio数据目录模块中对SDI贴源层数据进行元数据采集并监控。 采集并监控元数据 在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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说明： 成员账号无法创建组织 无 根组织单元数量 1个 无 组织中组织单元的数量 1000个 说明： 不包含根组织单元 无 组织单元可嵌套层数 5个 说明： 不包含根组织单元和成员账号 无 组织中成员账号数量 10个 工单申请 组织管理员最多可以同时创建成员账号的数量 5个 无

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网信算备520111252474601240061号 算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。

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。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围。分区剪枝是指对于分区表或分区索引来说，优化器可以自动从FROM和WHERE子句里根据分区键提取出需要扫描的分区

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启用跨区域复制规则后，符合以下条件的对象会复制到目标桶中： 新上传的对象（归档存储或深度归档存储对象除外）。 有更新的对象，比如对象内容有更新，或者某一对象跨区域复制成功后源桶对象ACL设置有更新。 桶中的历史对象（需要开启“同步历史对象”功能，且归档存储或深度归档存储对象除外）。 父主题： 跨区域复制

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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则，涵盖对DML、DDL、PL/SQL等各类对象进行深度审核，且可根据业务需求对规则进行自由组合形成模板，支持 GaussDB 、MySQL两种数据库，可实现单语句、批量代码文件上传（自动提取SQL)、直连数据库3种审核方式，深度看护代码，避免烂SQL流入生产环境。 父主题： SQL审核

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转换为深度归档存储天数：指定在对象最后一次更新后多少天，受规则影响的对象将转换为深度归档存储。如果同时设置转换为低频访问存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存储的时间要比转换为低频访问存储的时间至少长30天。如果同时设置转换为归档存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存

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实施质量检查包含 数据实例 实施过程中的工具，旨在帮助客户在进行 数据治理 过程中，能够更好地监控实施过程中的质量，包含数据模型设计、源系统和SDI层数据一致性检测、数据平台检测、脚本规范检测、DataArts Studio命名规范检测和作业监控。 表1 实施质量检查功能介绍 功能模块 子模块

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ModelArts特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ 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？ 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

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监测压缩率的层数，取值范围：0-配置的层数 state.backend.rocksdb.metrics.num-files true 监测每层的文件数 state.backend.rocksdb.metrics.num-files-levelN 7 监测文件数的层数，取值范围：0-配置的层数

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念简单的结构就是影像金字塔。一幅图像的金字塔就是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐渐降低的图像集合。最底层的分辨率最高，并且数据量最大。随着层数的增加，其分辨率逐渐降低，数据量也按比例减少。 矢量数据：一般通过记录坐标的方式尽可能地将地理实体的空间位置表现得准确无误。 父主题： 卫星影像生产任务

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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EmptyDir：Pod启动时为空，存储空间来自本地的kubelet根目录（通常是根磁盘）或内存。EmptyDir是从节点临时存储中分配的，如果来自其他来源（如日志文件或镜像分层数据）的数据占满了临时存储，可能会发生存储容量不足的问题。 ConfigMap：将ConfigMap类型的Kubernetes数据以数据卷的形式挂载到Pod中。

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单击组件上方的，设置Y轴的轴线为“显示”。 图19 显示轴线 参考13，配置地图。 选中地图组件，在组件上方单击，配置组件数据源。 配置“柱状图层数据/桥接器预置 > 地图柱状图层数据桥接器”实例，“桥接器数据类型”配置为“静态数据”，输入示例数据后，单击格式化数据。 图20 配置桥接器数据 {

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