使用部署包部署虚拟机 在部署服务创建部署模板 在部署服务创建部署任务 父主题： 使用部署服务进行自动化变更

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根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日志，采集各项指标及事件并提供一键开启的告警能力。

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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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释放资源（删除Windows虚拟机） 启用虚拟机服务管理界面，执行sudo virt-manager(该命令不能在root用户下使用)指令，然后会弹出kvm虚拟机管理界面（该界面显示 服务器 里存在的虚拟机，并且在该界面可对虚拟机进行管理操作）选择不需要的虚拟机，右击点击Delete删除操作即可。

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（可选）创建虚拟机配置模板 在设置迁移目的端前，您可以提前创建虚拟机配置模板。在设置迁移目的端时，选择已创建的虚拟机配置模板，可快速完成虚拟私有云、子网、安全组等参数。具体方法参见创建虚拟机配置模板。

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虚拟机部署场景接入指南 虚机部署的应用可通过Sermant Agent接入到ServiceComb引擎。 前置条件 已创建E CS 实例， 创建ECS请参考自定义购买ECS。 已安装JDK ( 版本为1.8及以上版本 ) 并配置环境变量，详情请参考Java Downloads。 已创

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安装并配置虚拟机（Linux） 该任务指导用户完成Linux 云服务器 的系统安装及相关配置与其他驱动的安装，为最终生成的Linux 裸金属服务器 私有镜像做准备。 安装虚拟机 启动引导文件修改（仅UEFI启动场景涉及） 虚拟机环境配置 安装Cloud-Init 配置Cloud-Init

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Hypervisor能实现同一物理机上不同虚拟机之间的资源隔离，避免虚拟机之间的数据窃取或恶意攻击，保证虚拟机的资源使用不受周边虚拟机的影响。用户使用虚拟机时，仅能访问属于自己的虚拟机的资源（如硬件、软件和数据），不能访问其他虚拟机的资源，保证虚拟机隔离安全。 CPU隔离 x86架构为

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或重新配置，并在处理完成后重新尝试深度采集。 必要的WMI类包括： Win32_Processor Win32_Computersystem Win32_DiskPartition Win32_Volume Win32_DiskDrive Win32_networkadapterconfiguration

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VPC网络：采用VPC路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，节点数量受限于 虚拟私有云VPC 的路由配额。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络，另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。 云原生2.0：深度整合弹性网卡（Elastic Network

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EKS服务提供的API，获取容器、虚拟机等资源信息。 接口返回：MgC接收API调用的返回值，这些返回值通常包含丰富的资源数据。 解析数据：MgC将返回的数据进行解析，提取关键信息，如节点数、虚拟机核数等。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

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虚拟机服务访问容器服务 启动ASM-PROXY后，虚拟机服务可以访问容器内的服务，如下图所示。 验证流程如下： 部署容器服务：在CCE集群中部署容器服务tomcat。 容器服务加入网格：将tomcat服务加入网格，确保服务诊断状态为正常。 访问容器服务：编辑虚拟机的/etc/ho

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关闭虚拟机并获取镜像 关闭虚拟机 可以在虚拟机操作系统中执行sudo poweroff进行关机。如果无效则在virt-manager中关闭虚拟机，单击“Virtual Machine Manager”，选中正在运行的虚拟机，右键单击“Shut Down”即可关闭虚拟机。 如果不能正常关闭，建议单击“Force

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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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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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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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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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别等等。 课程 知识图谱 、学生能力画像(多级钻取)、自适应测验、自适应个性学习、自动学习路径等功能，依据 MapReduce服务 进行海量数据抓取和分析，使用已经训练的学生模型匹配，然后给出最后的推荐学习建议和学习路径，以及学生结业后的360度全方位画像。 技术特点 平台支持国内多种直

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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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