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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AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后，通过该消息上报人脸检测结果列表，列表中包含 人脸识别 ID及坐标信息，最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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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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系统策略 无 FRS ReadOnlyAccess 只读访问权限 系统策略 无 表2列出了FRS常用操作与系统策略的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统策略。 表2 FRS操作与系统策略关系 Action Action说明 FRS FullAccess FRS ReadOnlyAccess

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AI 开始人脸检测 停止人脸检测 获取人脸图像 父主题： 配置类

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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收获知识：认证体系覆盖多个前沿热门技术领域，通过学习，学员能紧跟技术发展趋势，获取最新的技术知识 收获技能：基于不同角色设计，理论知识与实践技能并重，采用笔试、实验、面试等考试形式，综合提升学员技能 收获机遇：获得认证的学员，将具备相应领域的技术知识与实践技能，其职业规划将拥有更多可能，实现职业进阶

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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边云协同 实践 描述 智能园区人脸检测 通常园区视频功能主要集中在存储和查看，视频分析和态势感知能力较弱。通过使用智能边缘平台与视频智能分析服务（VIAS），提升视频分析和感知能力，实现智慧园区人脸识别检测功能。本最佳实践提供了全面的智能园区人脸检测搭建教程，包括环境准备、IEF服务配置和下发人脸检测算法。

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011的HiLens Kit设备，介绍如何在智能边缘系统注册设备至华为HiLens管理控制台。 人脸检测技能开发：基于人脸检测的Caffe模型，使用华为HiLens的模型导入和技能开发功能，新建一个全新的人脸检测技能。 手势识别技能开发（ModelArts+华为HiLens）：基于手势识别的模

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通过可视化工具（如curl、Postman）发送请求调用 人脸识别服务 API。 如果您是开发工程师，熟悉代码编写，熟悉HTTP请求与API调用，您可以通过postman调用、调试API。使用方法请参见调用API实现人脸检测。 通过软件开发工具包（SDK）调用FRS服务API。 如果您是开发工程师，熟悉代码编写，FRS服务为您提供SDK，方便您快速集成。

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的长期实践，经受过复杂场景考验。 简单高效 提供RESTful规范的API接口，以及服务SDK，方便客户使用与集成；帮助客户减少人力成本，节省业务支出。

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。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势

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10条数据。 例如，您需要在“华北-北京四”区域调用人脸检测API，URI如下所示。其中face.cn-north-4.myhuaweicloud.com表示“华北-北京四”区域的Endpoint，{project_id}表示与区域对应的项目id，可在“我的凭证”页面获取。 https://face

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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需要结合新工科理念改造升级传统软件工程专业； 将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创

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