修复ioaware插件在某些极端场景下结果不符合预期的问题 支持混合集群 1.2.3 /v1.15.*|v1.17.*|v1.19.*/ 修复因为精度不够引发的训练任务OOM的问题 修复CCE1.15以上版本GPU调度的问题，暂不支持任务分发时的CCE版本滚动升级 修复特定场景下队列状态不明的问题 修复特定场景下作业挂载PVC

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。 语法格式 use_hash_agg[(@queryblock)], use_sort_agg[(@queryblock)] 参数说明 @queryblock 见指定Hint所处的查询块Querybloc

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指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。 语法格式 use_hash_agg[(@queryblock)], use_sort_agg[(@queryblock)] 参数说明 @queryblock请参见指定Hint所处于的查询块Querybl

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指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。 语法格式 use_hash_agg[(@queryblock)], use_sort_agg[(@queryblock)] 参数说明 @queryblock请参见指定Hint所处的查询块Queryblo

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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边缘算法和云上算法的区别 边缘算法表示算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。 云上算法表示视频流数据需要上传到华为云，在华为云上进行算法分析。 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能 算法在哪里运行 视频数据传到哪里

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型”和“GPU加速型”： 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”，上传访问密钥，在弹出的对话框中上传已下载的访问密钥

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功能介绍 数据集 模型训练服务统一的数据集管理菜单，可本地导入10G以内大数据文件，或对接数据集服务，导入已订阅的数据集。且支持在线查看代码、图片、音视频等多种格式的文件内容。 特征工程 特征工程是模型训练的必要过程，可以实现数据集的特征组合、筛选和转换，最大限度的从数据集中提取关键特征，供模型训练使用。

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怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云 服务器 无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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带您熟悉基因控制台，手把手与你一起部署容器工作负载。 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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边缘算法表示算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。云上算法表示视频流数据需要上传到华为云，在华为云上进行算法分析。

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Developer：对IoT感兴趣的人员。 HCIA-AI：需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师。 HCIP-AI EI Developer：希望成为语音处理/ 自然语言处理 /图像处理/机器学习算法高级工程师的人员。 HCIA-Big Data：对大数据感兴趣的人员。

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值

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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla

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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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