在线校验功能 在线校验是Ustore特有的，在运行过程中可以有效预防页面因编码逻辑错误导致的逻辑损坏，默认开启UPAGE:UBTREE:UNDO三个模块校验。业务现网请保持开启，性能场景除外。 关闭： gs_guc reload -Z datanode -N all -I all

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在线创建索引 delete_cctmp_table 参数说明：控制是否删除Ustore在线创建/重建索引过程中产生的临时表。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示删除临时表。 off：表示保留临时表。 默认值：on 设置方式：该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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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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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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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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清理在线任务 表1 清理在线任务 REST URL格式 访问方法 URI DELETE https://ip/v1/om/device/tasks 接口功能 清理在线任务 接口说明 第三方APP调用清理在线任务接口关闭所有在线应用 响应数据 参见表2 参数 参数名称 可选/必选/条件必选

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管理在线服务 您可以对在线作业进行“编辑”、“启动”、“开通”、“停止”、“删除”等操作。您也可以通过单击在线服务名称查看在线服务的详细信息。 编辑服务 用户可以通过“编辑”在线服务修改该参数信息进行计算。生成的数据会覆盖原来的在线服务计算生成的数据。“部署中”的在线服务不支持编辑。操作步骤如下：

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在线仿真配置 使用在线仿真器，需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器（改成chrome或firefox，使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题）。 图3 修改默认浏览器 父主题： 在线仿真

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查看磁盘列表中对应磁盘的“状态”栏。 弹性云服务器 启动、关机、重启等操作过程中，不建议进行在线卸载云硬盘的操作。 对于支持在线卸载云硬盘的操作系统以外其他操作系统的弹性 云服务器 ，不建议进行在线卸载云硬盘操作。 对于Linux弹性云 服务器 ，在线卸载云硬盘后重新挂载云硬盘，可能会存在挂载前后盘符发生变化的情况

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在线文档协同 IPDCenter基础服务提供 知识管理 功能，结构化地组织在线协作文档，实现知识的积累与沉淀，促进知识的复用与流通。用户可以在一篇文档中轻松使用文本、表情、图片、流程图等编辑工具，灵活地将文档组合成想要的样子。 多人协同编辑，每个动作都实时可见、可追溯，让文档创作不再

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在线创建索引 delete_cctmp_table 参数说明：控制是否删除Ustore在线创建/重建索引过程中产生的临时表。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示删除临时表。 off：表示保留临时表。 默认值：on。在PDB场景内，若未设置该参数，则继承来自全局的设置。

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模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的AI应用在线模型体验，可以实现模型服务的即时可用性，开发者无需经历繁琐的环境配置步骤，即可

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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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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依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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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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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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