业务规划/业务计划/BP 伙伴需制定华为云合作BP（Business Plan），具体内容如下： 与华为云合作的愿景及三年业务目标 基于华为云的offering路标规划 半年/一年内的主要客户和收入目标 半年/一年内获取华为云能力认证的目标 半年/一年内的项目实践目标 支撑上述目标达成的措施列表

查看更多 →

单击“更多 > 设置迁移速率”。 在弹出的“设置迁移速率”窗口，单击“确定”。 图1 设置时间 迁移速率限制”的取值范围为“0至1000”之间的整数。 当输入为0或输入为空表示不限制迁移速率，此时的迁移速率为源端到目的端的网络速率。 当输入的数值为“1至1000”的某个整数V1时

查看更多 →

使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

查看更多 →

迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

查看更多 →

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

查看更多 →

调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

如何测试VPN速率情况？ 当测试环境为已创建VPN连接，并在VPN连接的本端子网下创建E CS ，并使其相互能够ping通的情况下，测试VPN的速率情况。 当用户购买的VPN网关的带宽为200Mbit/s时，测试情况如下。 互为对端的ECS都使用Windows系统，测试速率可达180M

查看更多 →

云连接速率如何测试？ 通过云连接对应网络实例下的 弹性云服务器 ，通过iperf打流进行测试。 父主题： 管理控制台及页面使用

查看更多 →

如何测试VPN速率情况？ 当测试环境为已创建VPN连接，并在VPN连接的本端子网下创建ECS，并使其相互能够ping通的情况下，测试VPN的速率情况。 当用户购买的VPN网关的带宽为200Mbit/s时，测试情况如下。 互为对端的ECS都使用Windows系统，测试速率可达180M

查看更多 →

互为对端的ECS都使用Windows系统，测试速率可达180Mbit/s，使用iperf3和filezilla（是一款支持ftp的文件传输工具）测试均满足带宽要求。 基于TCP的FTP协议有拥塞控制机制，180Mbit/s为平均速率，且IPsec协议会增加新的IP头，因此10%左右的速率误差在网络领域是正常现象。

查看更多 →

互为对端的ECS都使用Windows系统，测试速率可达180Mbit/s，使用iperf3和filezilla（是一款支持ftp的文件传输工具）测试均满足带宽要求。 基于TCP的FTP协议有拥塞控制机制，180Mbit/s为平均速率，且IPsec协议会增加新的IP头，因此10%左右的速率误差在网络领域是正常现象。

查看更多 →

将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英

查看更多 →

学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

查看更多 →

学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

查看更多 →

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和部

查看更多 →

培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

查看更多 →

解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明

查看更多 →

size变大16倍时，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗减少。 同AZ生产和跨AZ生产相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。 副本从1变成3时，客户端消息生产速率下降较多，服务端CPU消耗增加。 异步复制的Topic和同步复制的Topic相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。

查看更多 →