环路，因此配置前请检查网络规划，根据实际情况谨慎配置。 登录线下IDC侧网络设备，需要根据网络的实际规划，将IDC侧去往云上ER的路由配置成等价路由，形成负载均衡。 父主题： 通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网（全球接入网关DGW）

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基于公网NAT网关和云专线的混合云Internet加速 操作场景 用户本地数据中心（IDC）通过云专线接入虚拟私有云（VPC），若有大量的 服务器 需要安全、可靠，高速的访问互联网，或者为互联网提供服务，可通过公网NAT网关服务的SNAT功能或DNAT功能来实现。例如各类互联网、游戏、电商、金融等企业的跨云场景。

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云下IDC通过华为云内网访问云上资源总流程 本实践以云下IDC访问云上VPC内的 云服务器 为例。 根据用户业务需求，云下IDC与云上VPC通过云专线互通后，需要在不使用公网的情况下，实现云下IDC访问云上VPC内的云服务器。 本最佳实践的操作流程请参见图1。 图1 操作流程 父主题：

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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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率来动态调整分配到业务代表的呼叫数。 摘机率算法： 根据当前统计的摘机率进行预测外呼，对座席数及通话时长的跳变具有很快的收敛性，能有效的降低这种跳变带来的呼损。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“外呼任务 > 外呼任务管理”，进入管理任务界面。 单击“新建外呼任务”

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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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据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 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，选择批量预测的Tab页，单击创建。

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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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环路，因此配置前请检查网络规划，根据实际情况谨慎配置。 登录线下IDC侧网络设备，需要根据网络的实际规划，将IDC侧去往云上ER的路由配置成等价路由，形成负载均衡。 父主题： 通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网（虚拟网关VGW）

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跨云备份，是指用户的数据存储在本地数据中心，可结合备份与归档软件，以及华为云基础服务，将本地数据备份或归档到云，从而实现安全、经济、易管理的数据保护。适用于各类企业为提升数据可靠性，在故障发生后可快速通过备份的数据恢复业务的场景。在该场景下，企业为了降低成本，简化备份管理时，可将数据备份到和归档到公有云上。跨云备份有如下优点：降低TCO提

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，可以在公有云上通过备份数据快速恢复，缩短业务中断时间。 图1 混合云备份架构图 产品优势 按需付费、弹性扩展，有效降低成本 自建灾备中心，初始投资成本高、建设周期慢、部署周期长、人力消耗大。 支持备份上云，云下或云上恢复，实现灾备上云 传统备份软件，大部分不支持云上恢复为云服务器。

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指向ER的路由，目的地址为IDC侧的网段。 添加“虚拟私有云（VPC）”连接，具体方法请参见在企业路由器中添加VPC连接。 检查ER路由表中指向VPC的路由。 本示例中，ER开启了“默认路由表关联”和“默认路由表传播”功能，那么在ER中添加“虚拟私有云（VPC）”连接时，系统会自

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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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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，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对

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环路，因此配置前请检查网络规划，根据实际情况谨慎配置。 登录线下IDC侧网络设备，需要根据网络的实际规划，将IDC侧去往云上ER的路由配置成等价路由，形成负载均衡。 父主题： 通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网（全球接入网关DGW）

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指向ER的路由，目的地址为IDC侧的网段。 添加“虚拟私有云（VPC）”连接，具体方法请参见在企业路由器中添加VPC连接。 检查ER路由表中指向VPC的路由。 本示例中，ER开启了“默认路由表关联”和“默认路由表传播”功能，那么在ER中添加“虚拟私有云（VPC）”连接时，系统会自

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Q：是否支持混合云线下机房模式？ A：暂不支持混合云的模式。 父主题： 售前咨询类问题

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连通VPC和云下数据中心的网络（混合云网络） 对于拥有云下数据中心的用户，由于利旧和平滑演进的原因，并非所有的业务都可以迁移至云上，通过 虚拟专用网络 （VPN）、云专线（DC）、云连接等可以连通VPC和云下数据中心网络，构建混合云组网。 组网配置指导 实践 描述 基于华为云 弹性云服务器 自建容器并实现通信

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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