TaurusDB标准版备份原理及方案 TaurusDB标准版实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。

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生高级防护对象中的云资源进行防护，业务流量经过DDoS高防转发。DDoS阶梯调度工作原理如图1所示。 图1 DDoS阶梯调度工作原理 父主题： DDoS调度中心常见问题

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企业交换机工作原理 企业交换机的工作原理如图1所示，详细说明请参见表1。 图1 企业交换机工作原理 表1 企业交换机工作原理说明 序号 原理 网络实例说明 1 建立本端和远端隧道子网之间的三层网络通信 使用企业交换机之前，需要规划云下和云上所需的资源，本示例中的资源规划详情请参见表2。

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TaurusDB标准版备份原理及方案 TaurusDB标准版实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。

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自然周期调度之同周期依赖原理 解释说明 即作业A依赖于作业B的相同调度周期的运行实例。周期单位包括分钟、小时、天、周、月这五种，不同调度周期的作业，其允许配置的依赖作业调度周期总结如图1所示。 图1 同周期作业依赖关系全景图 分钟依赖分钟 规则：分钟是最小调度粒度，没有自然分钟周

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Spark2x基本原理 Spark2x组件适用于 MRS 3.x及后续版本。 简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能

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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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网信算备520111252474601240053号 算法基本原理 数字人视觉驱动算法是指使用神经网络，将视频中的人脸表情和人体姿态，转换为表情基系数及数字人骨骼驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：单人表演视频。 算法原理：通过深度学习算法识别人脸表情和人体姿态，转换为表情基系数及数字人骨骼驱动数据。

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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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如果没有指定address选项，默认采用hdfscfgpath指定的配置文件中指定的address。 fed 表示dfs_fdw连接的是HDFS为联邦模式。 取值rbf，表示HDFS为联邦rbf方式。 该参数8.1.2及以上版本支持。 encrypt 是否对数据进行加密，该参数仅支持type为OBS时设置。默认值为off。

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什么是成本分组，工作原理是什么？ 成本分组是一种基于规则引擎自动归集客户成本的工具。客户可以根据关联账号、产品类型、账单类型、成本标签、企业项目甚至是其他成本分组自定义条件规则，将名下的成本按照实际需求归集到有意义的分类。企业通常对业务有多种查看视角，比如部门、项目、应用等，客户可以创建多个成本分组来匹配这些视角。

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选项。 若设置hdfscfgpath时，path仅能设置一个。 fed 表示dfs_fdw连接的是HDFS为联邦模式。 取值rbf，表示HDFS为联邦rbf方式。 该参数8.1.2及以上版本支持；8.0.0基线版本下，仅8.0.0.10及以上版本支持。 encrypt 是否对数据

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选项。 若设置hdfscfgpath时，path仅能设置一个。 fed 表示dfs_fdw连接的是HDFS为联邦模式。 取值rbf，表示HDFS为联邦rbf方式。 该参数8.1.2及以上版本支持；8.0.0基线版本下，仅8.0.0.10及以上版本支持。 encrypt 是否对数据

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

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如果没有指定address选项，默认采用hdfscfgpath指定的配置文件中指定的address。 fed 表示dfs_fdw连接的是HDFS为联邦模式。 取值rbf，表示HDFS为联邦rbf方式。 该参数8.1.2及以上版本支持。 encrypt 是否对数据进行加密，该参数仅支持type为OBS时设置。默认值为off。

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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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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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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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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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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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