实践案例 本实践以Spring Cloud Demo项目为例，带您体验使用AppStage的开发中心、运维中心及运行时引擎进行工程创建、代码开发、打包发布，部署上线的全过程。具体请参考基于Spring Cloud框架进行应用上云。 父主题： 使用Spring Cloud框架实现应用开发

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使用案例 主要包含两种场景的用例。 基于未标注数据创建数据集 基于已标注的数据创建数据集，并自动导入标注信息 基于未标注数据创建数据集 数据准备：存储在OBS文件夹中的未标注的数据。 from modelarts import workflow as wf # 通过CreateD

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使用案例 主要包含三种场景的用例： 基于用户指定的数据集创建标注任务，并等待用户标注完成。 基于指定的标注任务进行标注。 基于数据集创建节点的输出创建标注任务。 用户基于指定的数据集创建标注任务，并等待用户标注完成 使用场景： 用户只创建了一个未标注完成的数据集，需要在工作流运行时对数据进行人工标注。

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使用案例 主要包含七种场景的用例： 使用订阅自AI Gallery的算法 使用算法管理中的算法 使用自定义算法（代码目录+启动文件+官方镜像） 使用自定义算法（代码目录+脚本命令+ 自定义镜像 ） 基于数据集版本发布节点构建作业类型节点 作业类型节点结合可视化能力 输入使用DataS

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使用案例 主要包含三种场景的用例： 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点，输入指定的模型进行服务部署 # 定义模型名称参数 model_name

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案例总览 表1 案例总览 链路 相关文档 MongoDB->DDS实时迁移 全量迁移失败报错，关键词“Prematurely reached end of stream” 全量迁移失败报错，关键词“not authorized on *** to execute command {***}”

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模拟案例 案例概述 创建原始需求 处理原始需求 编辑原始需求详情 父主题： 原始需求管理实践

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案例概述 本手册基于 函数工作流 服务实践所编写，用于指导您使用函数工作流服务实现处理DIS数据的功能。 场景介绍 使用 数据接入服务 （DIS）采集IOT实时数据流，需要将采集到的数据进行处理（比如格式转换），然后存储到 表格存储服务 （CloudTable Service）中，使用Fun

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案例描述 华为云DEW通过使用硬件安全模块HSM（Hardware Security Module, HSM）保护密钥的安全，所有的用户密钥都由HSM中的根密钥保护，避免密钥泄露。DEW对密钥的所有操作都会进行访问控制及日志跟踪，提供所有密钥的使用记录，满足审计和合规性要求，同时

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实践案例 使用 CSS 加速数据库的查询分析 使用 CS S搭建统一日志管理平台 使用Elasticsearch集群自定义评分查询

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典型案例 控制台图形界面模式 控制台代码编辑模式 父主题： 图片处理

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮，进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型，点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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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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型”选择“预测外呼”。 图1 新建预测外呼任务（基本信息）界面 配置基本信息。 任务名称：自定义任务名称。 主叫号码：选择本租间下已有的主叫号码。新增的主叫号码数量不能超过100个。 任务开始时间：不早于当前时间。 任务结束时间：不早于任务开始时间。 任务类型：选择预测外呼。从模

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工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 使用AutoGenome镜像的详细步骤如下所示： 步骤1：订阅镜像 步骤2：创建Notebook 步骤3：预览AutoGenome案例 步骤4：使用AutoGenome 步骤1：订阅镜像 使用Au

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BP账户能使用消息&短信服务吗？ 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题： 认证问题

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GBDT PMML模型预测 概述 读取由scikit-learn等平台生产的GBDT的PMML模型文件，并对新的数据进行预测。当前只支持GBDT的分类模型。预测的结果包含预测的类别及其概率，以及一个包含各个类别，及其概率的详细信息字段。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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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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“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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