行读取。 本章介绍通过ISO文件创建Linux系统盘镜像的操作过程。 仅适用于管理控制台操作。如果您是API用户，请参考“使用ISO文件创建镜像”。 创建过程 通过ISO文件创建Linux系统盘镜像的流程如图1所示。 图1 创建过程（Linux系统盘镜像） 步骤说明如下： 将ISO文件注册为ISO镜像

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优化过程（Linux） XEN虚拟化类型的 弹性云服务器 正逐渐转变为KVM虚拟化类型，因此XEN实例类型的的私有镜像，通常需要同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化。也建议您优化KVM虚拟化类型的私有镜像，避免最终发放的弹性 云服务器 出现一些不可预知的异常。 Linux弹性云 服务器 的正常

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登录Linux E CS Linux ECS登录方式概述 通过CloudShell登录Linux ECS 通过VNC登录Linux ECS 通过SSH密钥方式登录Linux ECS 通过SSH密码方式登录Linux ECS 通过macOS主机登录Linux ECS 通过移动设备登录Linux

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安装Agent（Linux） 在控制台界面安装/升级Agent 单台主机下安装Agent 批量安装Agent 父主题： Agent安装说明

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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升级ICAgent（Linux） 为了更好的采集体验，APM会不断更新ICAgent版本。当Linux系统提示您有新的ICAgent版本时，您可以按照如下操作步骤进行升级。 登录 应用性能管理 。 在左侧导航栏中选择“采集管理 > Agent管理”。 在页面右侧的下拉列表框中选择“集

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搭建Linux编译环境 软件要求 安装编译器&构建器 安装图形化配置解析工具 父主题： Linux下的编译

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Linux下的编译 搭建Linux编译环境 Linux下编译流程

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卸载ICAgent（Linux） 服务器上的ICAgent被卸载后，会影响该服务器的运维能力，导致拓扑、调用链等功能不可用，请谨慎操作！ 卸载方式，您可以按照需要进行选择： 通过界面卸载：此操作适用于正常安装ICAgent后需卸载的场景。 登录服务器卸载：此操作适用于未成功安装ICAgent需卸载重装的场景。

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Linux下编译流程 参照搭建Linux编译环境完成环境搭建后，即可按以下步骤完成编译。 下载Huawei LiteOS代码。 请下载完整的Huawei LiteOS代码，代码仓在gitee上，请选择master分支进行下载：LiteOS代码仓。 拷贝开发板配置文件为根目录.config文件。

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对接Grafana插件（Linux） Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可将通过将采集的数据查询进行可视化的展示，并及时通知。 LTS-Grafana是Grafana服务中的一个插件，它可以使用LTS的数据，并对数据进行可视化分析和展示。 前提条件 已安装G

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CPP SDK（Linux） 使用 实时语音识别 使用实时 语音合成

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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