数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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er节点会按高可用部署，确保集群的可靠性。 Master节点的规格决定集群管理Node节点的规模，创建集群时可以选择集群管理规模，这个规模就是指的集群可以有多少个Node节点，例如50节点、200节点等。 集群生命周期 表1 集群状态说明 状态 说明 创建中 集群正在创建，正在申请云资源

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术语解释 专职人员激励/FH 服务伙伴发展快速通道 业务规划/业务计划/BP 咨询调研 验证搬迁 专职团队 能力构建场景 专家服务场景 专职讲师 讲师养成基金 讲师专职投入基金 父主题： 专职人员激励（FH）

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setData(response.equipment); } }); 单击页面上方的，并退出事件编排。 实现“生成工单” 通过定义“提交”按钮的“点击”事件，实现生成工单的能力。定义“取消”按钮的“点击”事件，返回工单列表页面（客服人员）。 定义“提交”按钮“点击”事件。 在“H

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安装成功后，如图5所示，软件包安装列表页面展示安装的软件包。 图5 软件包安装列表 参见4～6，继续完成包ISDP__IntelligentSchedulingModel_bp-XX.XX.XX.预置数据包.zip和ISDP__IntellScheduleBaseline-XX.XX.XX.zip的安装，安装完成后，如图6所示。

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核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建

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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。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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L属性。 显示宽度不限制可以存储在列中的值的范围，也不会阻止宽于列显示宽度的值正确显示。例如，指定为SMALLINT(3)的列可以存储-32768到32767的SMALLINT范围的值，并且使用三位以上的数字完整显示三位数所允许的范围之外的值。 当显示宽度与ZEROFILL属性结

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如何解释伙伴权益/要求项？ 解决方案提供商的权益/要求解释如下： 名称 解释 年度业绩 伙伴账户（包含其下关联的所有子账户）在华为云贡献的年度收入之和（预估）。 签署市场拓展BP 申请成为领先级的解决方案提供商时，需要提供解决方案的商业计划承诺书，明确当年解决方案的业绩要求。 父主题： 注册与认证

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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Cassandra存储引擎的特点，为了保证高性能需要在创表的过程中对内存进行预分配，因此GeminiDB Cassandra对表的数目有一定的上限要求。 使用须知 系统将节点内存的一半分配给存储引擎使用。 节点数量为奇数的集群容忍故障节点为N/2-1 , 偶数的集群容忍故障节点为N/2。

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购买自定义拓扑集群 MRS 当前提供的“分析集群”、“流式集群”和“混合集群”采用固定模板进行部署集群的进程，无法满足用户自定义部署管理角色和控制角色在集群节点中的需求。如需自定义集群部署方式，可在创建集群时的“集群类型”选择“自定义”，实现用户自主定义集群的进程实例在集群节点中的部署方式。仅MRS

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集是规范采集的数据，采集参数可以让用户自定义采集的数据。 数据采集由APM Agent实现采集，比如java性能数据采集通过javaagent来实现。APM Agent采集的数据必须跟采集器的指标集的数据模型定义对应， 服务器 端才会得到处理。 每一种语言和框架的Agent都定义自己的采集器。

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如果成功状态，通常会返回“Success”，其他情况会返回具体的错误信息。 result Object 参数解释： 在成功请求时会有内容，返回启动BPM后，BPM实例的运行信息。 请求示例 对一个已启动运行的BPM实例进行暂停操作，被操作的BPM实例ID是“002N000000Q3QW4IMAOO”。

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单击“配置指定时间段的节点数量范围”配置多条资源计划。 生效日期默认是每日生效，也可以选择周一至周日任意一天或几天生效。 如果没有配置指定时间段的节点数量范围，则节点数量范围以“默认范围”为准。 如果配置了指定时间段的节点数量范围，则在这个时间范围内，以配置的“节点数量范围”为准。不

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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代理个数：3 超高IO | 100GB 1 2190.00 DDS 社区版 | 副本集 | 三节点 | 通用型 | 2核4GB 超高IO | 100GB readWriteAnyDatabase权限或目标库的readWrite权限 1 815 DDoS防护 保底防护带宽 业务带宽 防护 域名 数

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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