账号注册3 执行器下好之后即可进行安装，安装时以管理员身份安装 图5 安装 阅读隐私说明 图6 隐私说明 将隐私说明阅读完成后单击返回 图7 返回 勾选同意并选择安装目录 图8 选择安装目录 单击立即安装，开始安装执行器 图9 立即安装 安装完成 图10 安装完成 执行器激活 点击许可—>复制ESN码

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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机器未重启 Please restart the computer before trying to install more 问题现象 部署失败并提示“Please restart the computer before trying to install more”。 原因分析

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\"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法，部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题： 安装JDK

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\"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法，部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题： 配置文件修改

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\"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法，部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题： Ansible

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\"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法，部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题： 执行Shell脚本

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\"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法，部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题： 解压文件

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\"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法，部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题： 安装/卸载Docker

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\"/usr/bin/gtar\" could not handle archive."} 原因分析 安装路径输入不合法，部署Linux主机应用时输入Windows格式的路径。 处理方法 输入符合系统标准的安装路径。 父主题： 安装PHP

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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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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机器无法选择？ 请确认机器状态是否正确，资源状态为运行中且UniAgent状态为运行中。 UniAgent安装可参考安装UniAgent。 父主题： 补丁管理常见问题

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 Mod

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如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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