Windows） 操作场景 当您需要对多台Windows系统的云服务器批量更新一键式重置密码插件时，可参考本文档操作。 前提条件 准备好执行机，执行机需满足的条件请参见约束与限制。 需要提前准备待批量安装插件的云服务器的IP地址、Administrator用户的密码信息。 执行机应该与待更新机器在同一VPC下。

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导出两个作业，作业名称分别为job_batch和job_stream。是否导出作业依赖的脚本和资源默认为true。 POST /v1/b384b9e9ab9b4ee8994c8633aabc9505/jobs/batch-export { "jobList":["job_batch","job_stream"]

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查看报错原因，解决报错。 问题现象2 作业卡在sync-batch-norm中或者训练速度变慢。pytorch如果开了sync-batch-norm，多机会慢，因开了sync-batch-norm以后，每一个iter里面每个batch-norm层都要做同步，通信量很大，而且要所有节点同步。

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"314", { "batch_size" : 32, "learning_rate" : 0.05512301741232006, "trial_index" : 0, "param/batch_size" : 32,

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"instance_count" : 0, "batch_indexes" : [ ] }, { "instance_status" : "PROCESSING", "instance_count" : 0, "batch_indexes" : [ ]

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GPU加速型实例：已安装GPU驱动。 未安装GPU驱动的云服务器不支持采集GPU指标数据及上报事件。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，可参见（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Linux）。 AI加速型实例：已安装NPU驱动 未安装NPU驱动的云服务器不支持采集NPU指标数据及上报事件。

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比pushdown降低更多IO。 batch.size.entries 单次batch插入entry的条数上限，默认为1000。如果单条数据非常大，在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限，则停止存储数据，以batch.size.bytes为准，提交该批次的数据。

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比pushdown降低更多IO。 batch.size.entries 单次batch插入entry的条数上限，默认为1000。如果单条数据非常大，在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限，则停止存储数据，以batch.size.bytes为准，提交该批次的数据。

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00:00（北京时间）将 内容审核 （V2）版本（具体服务列表见下文常见问题中的服务列表）停止服务（EOS）。 影响 内容审核（V2）版本停止服务（EOS）后，不再提供该版本的任何技术服务支持，包括但不限于流控调整、服务扩容、使用问题支撑分析等，建议您选择新版本内容审核（V3）服务。 正在使用内容审核（V2

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int32_t cropSizeH, uint32_t batch_index = 0); 功能说明 设置Crop裁剪参数信息。动态AIPP支持为每个batch配置不同的Crop参数，batchIndex表示对第几个batch设置Crop参数，batchIndex取值范围[0, batchNum

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测试Kafka生产速率和CPU消耗 本章节从批处理大小、是否跨AZ生产、副本数、同步/异步复制的维度进行分布式消息服务Kafka版的性能测试，对比客户端消息生产速率和服务端CPU消耗，得出性能测试结果。 测试场景一（批处理大小）：相同的Kafka实例和Topic，不同的消息大小

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项目编号，获取方法请参见项目ID和账号ID。 jobType 否 String 作业类型: REAL_TIME： 实时处理 BATCH ：批处理 默认值：BATCH offset 否 Integer 分页列表的页数，默认值为0。取值范围大于等于0。 limit 否 Integer

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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，算法服务名称，配置类型，配置任务数量，创建时间，配置下任务状态。 https://xxx/v2/xxx/batch-tasks?page_num=1&page_size=10 响应示例 状态码： 200 批量操作响应体 { "count" : 2, "batch_task_list"

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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(pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大，导致Dataloader进程退出。 处理方法 请调小batch size的数值。 父主题： 业务代码问题

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利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。

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查询所有apps/v1的API 查询APIGroup /apis/batch 查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh 查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 查询所有batch/v1的API 查询所有batch/v1beta1的API 查询APIGroup

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多数企业都不具备AI开发能力。 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

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通过指定配置项“index.aggr_perf_batch_size”开启或关闭批量导入优化。开启批量后bulk请求中的doc从单个依次写入变为批量写入，能有效减少内存申请、锁申请、及其他调用开销，从而提升数据导入性能。 “index.aggr_perf_batch_size”取值范围为[1, Integer

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纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM， LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET 枚举值： XG_BOOST LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK work_step

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