创建并启动一个BPM实例。 启动BMP实例前，需要先通过界面编排定义好BPM的元数据信息。 URI POST AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 参数解释：

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单击“圈层运营计划管理”页面的“新建申请”，进入报名信息填写页面。 按照页面要求选择商品并填写报名信息，填写方式请参考报名信息填写说明。 BP值特指商品在云商店参与圈层活动承诺的GMV目标。 填写完成后，点击提交，提交成功即可进入报名信息审核流程。 提交申请后，商家可在卖家中心“

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GAUSS-01931: "cannot drop %s because other objects depend on it" SQLSTATE: 2BP01 错误原因：由于其他对象依赖他，无法删除这个对象。 解决办法：解除这种依赖或者删除依赖对象。 GAUSS-01932: "cannot

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

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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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-value集合形式表示，key表示变量名字，value表示变量的值。 URI PUT AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id}/variables 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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igentSchedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__IntelligentSchedulingModel_bp-XX.XX.XX.预置数据包.zip 智能排班基线应用：ISDP__IntellScheduleBaseline-XX.XX.XX.zip

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脚本中加粗斜体内容请替换为实际的命名空间前缀。 // 配置页面的bpm参数bp.name，通过submitTask方法启动BPM并提交工单数据workOrderData到BPM context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let

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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。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 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

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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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可继续进行操作。终止操作则强行结束一个BPM实例，可在历史任务中查看。 URI PUT AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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概要 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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本章通过介绍性能调优最基本的数据库命令ANALYZE和EXPLAIN，来详细解读EXPLAIN展示的数据库执行计划，介绍如何通过执行计划了解数据库的执行过程、识别性能瓶颈，针对性调优。另外，通过介绍性能参数、典型应用场景、SQL诊断、SQL性能调优和SQL改写案例等性能调优的实际操作，为数据库性能调优提供全方位的参考指导。

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修改常规参数 对于性能参数，您可以根据业务场景，自定义业务数据库和灾备数据库的参数值，二者结果可以一致也可以不一致。 将对比结果一致的性能参数修改为不一致：在“目标库值调整为”一列手动输入调整的倍数或结果后，单击左上角的“一键修改”，即可完成修改。 将对比结果不一致的性能参数改为一致，请参考如下流程进行修改：

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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性能相关参数包括*_buffer_size,*_cache_size等。 大部分参数可以选择不迁移，但参数往往直接影响到业务的运行和性能的表现。常规参数和性能参数一般情况下会有几项不一致，属于正常现象。 确认无误后请单击“下一步”，如下图所示： 图2 下一步 父主题： 数据库迁移

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS域名格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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