区块链供应链金融解决方案

示例链代码开发实践 向客户开发人员传递链代码开发技能，使其快速掌握 区块链 开发技术栈。 1天 区块链应用开发指导 应用层如何使用sdk调用区块链系统讲解 示例和开发实践 向客户开发人员传递区块链应用开发技能，使其快速掌握区块链开发技术栈。 1天 区块浏览器开发指导 区块内容结构介绍 区块浏览器开发常用接口函数和使用方法讲解

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弹性IP带宽 5 Mbit/s 单击“下一步：区块链配置”，进行区块链配置，参数如表3所示。 表3 区块链配置 参数 说明 区块链配置 自定义配置。 区块链管理初始密码 如果填写该项，则以填写值为准，如果不填写，则以资源初始密码为准。 区块链管理确认密码 - 存储卷类型 文件存储卷。

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实验要花多久完成？ 实验一般在2小时即可完成，请在实验指导下进行实验，并安排好时间，若实验中途离开，请确认资源释放，否则会按照购买的实验资源进行收费。 父主题： 微认证实验常见问题

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备份会保存多久？ 手动备份：一般为manualbk_xxxx或自定义名称的备份。如果不自行删除且账户余额充足且账户余额充足，则备份数据会一直保留。如果账户余额不足且未及时补充欠款，备份数据将自动被系统释放且无法恢复。 自动备份：一般为autobk_xxxx名称的备份。如果已经在策

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管局审核需多久 备案申请提交管局后，管局审核时间为3-20个工作日，请耐心等待管局审核结果。您可在信息提交管局后，登录备案系统查看审核进度或关注短信、邮件通知。 父主题： 备案流程

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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华为云区块链提供了REST API服务 来简化用户访问区块链的学习成本。通过REST API服务，用户可以不需要学习fabric-go-sdk，fabric-Java-sdk, fabric-nodejs-sdk等，只需要开发的应用支持RESTful接口，就可以轻松访问区块链。本D

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微认证兑换码有效期多久？ 1年有效期（由购买时间开始计算），请在有效期内完成兑换，到期后将会失效，同时微认证有一定的生命周期，可能会因为云产品的更迭而下线优化或停止服务，即该微认证已不具备学习使用价值，故建议收到微认证兑换码后，尽快完成兑换，开展学习、实验、和考试认证。 父主题：

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管理区块链 合约管理 查看区块链浏览器

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邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用

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兑换码有效期多久？ 1年有效期（由购买时间开始计算），请在有效期内完成兑换，到期后将会失效，同时可能会由于云产品的更迭而下线优化或停止服务，即该认证已不具备学习使用价值，故建议收到认证兑换码后，尽快完成兑换，开展学习、实验、和考试认证。 父主题： 批量购买常见问题

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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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针对“模型训练”和“部署上线”步骤，不管是训练还是部署，都需要使用计算资源，需要根据您选择的资源进行计费。当前，ModelArts推出了限时免费的计算规格，让您 免费体验 自动学习功能。 图1 自动学习提供的免费规格 自动学习训练免费规格资源不包含OBS存储资源费用。存储在OBS的数据，按您使用的OBS规格进行计费。

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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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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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周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块链对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。

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