DRS支持一键反向功能吗 DRS实时迁移和实时同步暂不支持切换反向任务。 单主灾备任务可通过主备倒换任务功能实现。 双主灾备不同于单主灾备，分为正向和反向灾备任务，无需进行主备倒换。 父主题： 通用操作

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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

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此时，可以通过在E CS 上搭建Nginx反向代理 服务器 ，来实现通过固定IP地址访问OBS。 方案架构 本实践将Nginx部署在ECS上，搭建Nginx反向代理服务器。用户对代理无感知，只需要将请求发送到反向代理服务器，然后由反向代理服务器向OBS获取数据，再返回给用户。反向代理服务器和OBS对外看

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以JSON文件的方式传递API参数 KooCLI调用云服务的API时，如果API的参数过多，不便直接在命令中传入，用户可通过“--cli-jsonInput”将云服务API的部分或全部参数以JSON文件的形式输入。剩余的其他参数，例如KooCLI系统参数、未通过JSON文件传入的

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查询SQL获取max值传递给 CDM 作业 场景描述 通过查询SQL语句，将获取到的最大时间的max值传递给CDM作业。在CDM作业的高级属性里面，通过where子句判断最大时间范围，获取所需要的迁移数据，从而完成数据迁移任务，最终完成增量迁移任务。 约束条件 已完成新建数据连接的操作。

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e对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以根据设备数据对设备进行反向控制，例如通过命令重启设备。 父主题： 架构介绍

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通过数据开发使用参数传递灵活调度CDM作业 如果CDM作业接收来自数据开发作业配置的参数，则在数据开发模块可以使用诸如EL表达式传递动态参数来调度CDM作业。 本示例介绍的参数传递功能仅支持CDM 2.8.6版本及以上集群。 本示例以执行迁移Oracle数据到 MRS Hive的C

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如何实现传递拆线原因码给指定业务接口？ 有时候，业务需要我们在呼叫拆线时调用指定的接口，上报拆线原因码等信息。实现这个功能的要点，除了在接口管理定义指定的接口，还需要做一个异常流程，以及通过一个全局变量记录流程拆线的原因。 首先，需要明确一下呼叫拆线原因的分类。从呼叫参与主体角度可以分为三类：

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通过数据开发使用参数传递灵活调度CDM作业 如果CDM作业接收来自数据开发作业配置的参数，则在数据开发模块可以使用诸如EL表达式传递动态参数来调度CDM作业。 本示例介绍的参数传递功能仅支持CDM 2.8.6版本及以上集群。 本示例以执行迁移Oracle数据到MRS Hive的C

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接口自动化用例中前后步骤如何传递变量 问题现象 在编写接口测试自动化脚本过程中，前后步骤如何传递变量？ 例如：要测试接口B，该接口有一个入参orderNumber，它的值来源于接口A的响应体中number属性的值，并且该值是动态变化的，如何把接口A响应体number属性的值动态传递给接口B的orderNumber参数？

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后，需先配置表示入云的正向任务，待正向任务进入“灾备中”状态时，再配置并启动反向任务。 选择主1，表示创建任务时选择的本云数据库实例具有初始数据，待同步数据，创建成功后，需先配置表示出云的反向任务，待反向任务进入“灾备中”状态时，配置并启动正向任务。 图1 双主灾备实例信息 父主题：

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支持创建多少个 域名 /记录集/反向解析？ 默认情况下，一个用户支持创建50个公网域名、50个内网域名、500个记录集和50个反向解析。 如果配额不满足实际需求，可以联系客服人员申请扩容。 父主题： 产品咨询类

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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用户授权没传递userid，怎么做唯一性校验？ 可以使用tenantId+userName做唯一性校验。 父主题： 开发相关

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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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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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数据库地址 192.168.10.10:3306/database_test 已确定需要将哪些物理表反向生成模型。 限制和说明 反向建模仅支持将物理表反向创建为数据实体和关系实体。 物理表的字段在反向建模时自动解析为对应数据实体/关系实体的属性，且不支持编辑。如需编辑，可在建模后前往该数据

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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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投屏批注和反向控制 投屏成功后，办公宝下方会出现“批注”、“反向控制”两个按钮。 批注：单击“批注”按钮，可以把投屏画面截图到白板页进行批注。 反向控制：通过PC客户端投屏时，单击“反向控制”按钮，即可反向控制PC屏幕；再次单击可关闭反向控制功能。 移动客户端投屏时不支持反向控制功能。

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Standard自动学习 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署。

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