拟机核数等。然后将这些关键信息保存到数据库中，为后续分析和迁移提供支持。 深度采集原理 MgC对AWS 容器资源进行深度采集的原理图，如图2所示。 图2 AWS容器深度采集原理图 对AWS容器资源进行深度采集的过程详细说明如下： 迁移中心下发命令：迁移中心向Edge发出采集容器资源信息的命令。

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单击“确定”，系统会自动检查凭证绑定状态。当深度采集列状态为就绪时，单击深度采集列的“采集”进行深度采集。首次深度采集完成后，可以单击采集状态列的“重新采集”按钮，进行多次深度采集。采集完成后，单击资源名称可以查看采集到的容器详情。 对象存储深度采集 通过深度采集获取对象存储资源的详细信息，

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如果用户需要快速扫描，可以在创建扫描任务时，“扫描策略”选择“极速策略”，如图1所示。 扫描策略分为：极速策略、标准策略、深度策略。选择深度扫描可以更深层次的发现漏洞，建议您优先选择“深度策略”。 图1 设置扫描模式 父主题： 网站扫描类

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介绍Python编程相关的基础知识 人工智能数学基础 介绍数学与人工智能的关系，线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 如何配置采集Azure容器资源所需权限？ 转换 CS V文件编码为UTF-8 Windows主机进行深度采集后磁盘信息为空或磁盘信息错误 Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 导入RVTools资源任务失败 主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失

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时间计费。例如，一个深度归档存储对象在OBS中存储了170天后删除，会按照180天计费。 数据恢复：深度归档存储需要先恢复才能访问。深度归档存储恢复方式有标准和加急两种，标准恢复耗时5~12 h，加急恢复耗时3~5 h。 数据恢复是指对于低频、归档存储和深度归档存储的对象，在访问

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四层到七层的CA结构 根CA用于签发二级从属CA，二级CA（路径深度可设置范围为：5≥路径深度≥2）再向下签发三级从属CA，三级CA（路径深度可设置范围为：4≥路径深度≥1）再向下签发四级从属CA（路径深度可设置范围为：3≥路径深度≥0），以此类推，最后一级负责签发私有证书。 此类结构使用较少。

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engine_type：4，engine_name":"Caffe" engine_type：5，engine_name: "Spark_MLlib" engine_type：9，engine_name: "XGBoost-Sklearn" engine_type：10，engine_name:

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默认启动命令：sh /home/mind/run.sh Spark_MLlib python2.7（待下线） python3.6（待下线） python2.7以及python3.6的运行环境搭载的Spark_MLlib版本为2.3.2。 默认使用的Runtime为python2.7。

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为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码作为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码作为采集凭证。 创建内网采集任务

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数据类型 model_type 模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。

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为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码作为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码作为采集凭证。 创建内网采集任务

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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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Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和RESTful API提交的作业，支持提交Spark Core/DataSet/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU CU是 DLI 计算资源的单位。 1CU= 1Core 4GMem。不同规格的计算资源对应的计算能力不一样，规格越高计算能力越好。

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输

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Tensorflow-2.1.0 √ √ MXNet MXNet-1.2.1 √ x Caffe Caffe-1.0.0 √ x Spark_MLlib Spark-2.3.2 √ x Ray RAY-0.7.4 √ x XGBoost-Sklearn XGBoost-0.80-Sklearn-0

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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/SQL等各类SQL的深度审核，且支持规则内风险级别、阈值及建议内容的调整，和规则间的自由组合创建定制化审核模板。支持 GaussDB 、MySQL两种数据库的审核，可通过单语句、批量代码文件上传（自动提取SQL）、直连数据库，共3种方式接入SQL进行审核，深度看护代码，避免烂SQL流入生产环境。

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跨配额目录红线所示，会穿过黑色虚线。 配额目录： D1，D2_0。 目录深度：根目录/往下到当前目录的层数，例如，目录/D1/D2_0/D3_1深度为4。 配额目录深度：当前目录不断往上找，穿过黑色矩形虚线的层数。例如，目录/D1/D2_0/D3_1配额目录深度为2。 红线与绿线：mv或者link操作，绿色表示允许操作，红色表示不允许操作。

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