0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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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模型的低门槛、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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动采集截屏和性能指标数据，实时展示在软件界面。 在软件界面单击“停止测试”按钮，即可停止测试。在弹出的保存提示窗中点“保存”，软件将提示“保存成功”，此次测试数据即被保存并可继续分析诊断结果。 注：如果单击“不保存”，软件界面将清空该次测试数据。 分析诊断结果 测试完成后，在软件

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性能测试数据 不同测试模型下，不同规格且预置相当数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 客户端并发数 32 64 128 256 预置数据量 50GB 100GB

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性能测试数据 写入性能测试数据 表1 集群类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能（单位：rows/sec） 4U16GB 20 123648.75 8U32GB 40 221034.80 16U64GB 80 348762.25 32U128GB 160 496511

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测试实例性能 测试RabbitMQ生产速率和消费速率

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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auto-cable-info获取。 如果确认不需要配置，请在接口视图执行命令clear configuration this清除接口下的配置。 原因4：接口要加入的堆叠逻辑口中的成员口已达到最大个数。 执行命令display stack port auto-cable-info查看接口应该加入的逻辑堆叠口。

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[OID] The port is Down, resulting in a failure to detect the network cable quality. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], InterfaceIndex=[INTEGER]

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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性能测试数据 不同业务模型和实例规格下，针对弱一致性，预置1000万行数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1中加粗内容。 表1 测试数据 实例规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 业务模型编号 s1 35263 69490 75332

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务组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过简单的四步操作，您就可以完成一次性能测试。 表1 使用流程 1. 准备资源组 2. 创建测试工程 3. 创建测试任务 4. 查看测试报告 准备运行性能测试的测试资源组。 说明： 测试资源组包含共享资源

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测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x基础版本RocketMQ实例性能

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测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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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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