edgectl提供了几个典型场景下初步诊断边缘节点故障的功能，以及节点迁移，数据采集的功能。请确保已完成命令行工具安装。如未完成，请参见安装edgectl完成操作。为了能够在边缘侧使用IEF的功能，IEF需要在用户的边缘节点安装IEF边缘软件。如下示例可以判断用户的边缘节点是否满足安装IEF边缘软件的需求。edgectl diagnose

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使用Service实现简单的灰度发布和蓝绿发布 CCE实现灰度发布通常需要向集群额外部署其他开源工具，例如Nginx Ingress，或将业务部署至服务网格，利用服务网格的能力实现。这些方案均有一些难度，如果您的灰度发布需求比较简单，且不希望引入过多的插件或复杂的用法，则可以参考

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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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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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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资源发现与采集（简单项目） 公网发现与采集 内网发现与采集 导入阿里云资源清单 导入RVTools资源 父主题： 应用发现

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创建并配置简单模式工作空间 创建简单模式工作空间 设置工作空间配额 （可选）修改作业日志存储路径 父主题： 购买并配置 DataArts Studio

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开发一个简单脚本实例 使用说明 以创建一个全新的脚本为例，向您介绍如何在低代码平台中新建一个脚本。本脚本实例不涉及对象，及调用接口等内容，脚本只实现请求“http://www.example.com”，返回网站请求的消息头功能。 创建空白脚本 参考登录经典应用设计器中操作，登录经典版应用设计器。

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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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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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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会务通的卡片配置简单的地方在哪？ 相对于传统的业务卡片配置，会务通的卡片配置操作步骤更清晰简单。 会务通的卡片链接配置集合了会务资讯及直播，会议等服务。 父主题： 应用

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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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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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