快速部署到在线教育互动网站，覆盖全网的加速节点保证学生观看的流畅度，配合使用直播录制和转码等功能，学生可以随时回看课件，温习知识点，增强学习效果。同时，提供防盗链版权保护方案可以保护教学内容不被窃取。 文娱互动 适用于网红直播、企业直播、娱乐直播、游戏直播等场景，提供功能强大的实

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”代码框。 请根据实际情况配置模型参数取值。此处体验，均保持默认值即可。当前支持使用RandomForest、XGBoost、使用RandomForest和XGBoost的Ensemble三种算法的模型进行特征评估。其中设置的“根因数”的值，为在“结果展示”运行结果图中展示的根因KPI个数。

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况配置对应的Python语言版本，例如：TF-1.3.1-python3.7。 样例3：选择XGBoost-Sklearn，根据实际情况配置对应的Python语言版本，例如：XGBoost-0.80-Sklearn-0.1.8.1-python2.7。 启动文件 单击右侧“选择”

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快速部署到在线教育互动网站，覆盖全网的加速节点保证学生观看的流畅度，配合使用直播录制和转码等功能，学生可以随时回看课件，温习知识点，增强学习效果。同时，提供防盗链版权保护方案可以保护教学内容不被窃取。 文娱互动：适用于网红直播、企业直播、娱乐直播、游戏直播等场景，提供功能强大的实

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修改，如果用户对算法比较了解，对当前KPI比较熟悉，可以修改为用户认为更合适的值。 模型推荐：前面选择的数据是有标签的数据，推荐算法xgboost是有监督的算法。模型推荐里面增加了超参搜索的功能，有给出参数取值的推荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推荐的是无监督的异常检测

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Caffe-1.0.0 √ x Spark_MLlib Spark-2.3.2 √ x Ray RAY-0.7.4 √ x XGBoost-Sklearn XGBoost-0.80-Sklearn-0.18.1 √ x PyTorch PyTorch-1.0.0 √ x PyTorch-1

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn 9：XGBoost-Sklearn 10：Pytorch 13：Ascend-Powerd-Engine 17: MindSpore-GPU engine_id

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model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小，单位为字节数。 tenant String

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python2.7、python3.6只能用于运行适用于CPU的模型。 XGBoost python2.7（待下线） python3.6（待下线） python2.7以及python3.6的运行环境搭载的XGBoost版本为0.80。 默认使用的Runtime为python2.7。 python2

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机

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engine_type：5，engine_name: "Spark_MLlib" engine_type：9，engine_name: "XGBoost-Sklearn" engine_type：10，engine_name: "PyTorch" engine_type：12，engine_name:

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标准存储->深度归档存储 存储费用 转换为深度归档存储后，按深度归档存储计算存储费用。 低频访问存储->深度归档存储 存储费用 转换为深度归档存储后，按深度归档存储计算存储费用。 当低频访问存储早于30天转换为深度归档存储，需要补足剩余天数的低频存储费用。 归档存储->深度归档存储 存储费用

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。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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“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，可以进行下一阶段迁移方案设计。 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，以提高迁移集群规格评估的准确性。请按照以下步骤进行对象存储资源深度采集。 在源端

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对并行文件系统执行RENAME操作产生的请求费用。 深度归档加急恢复操作 restore_api_ex_da 请求费用 访问深度归档存储类别的对象时，执行加急恢复操作产生的请求费用。 深度归档标准恢复操作 restore_api_sd_da 请求费用 访问深度归档存储类别的对象时，执行标准恢复操作产生的请求费用。

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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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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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“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，可以进行下一阶段迁移方案设计。 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，以提高迁移集群规格评估的准确性。请按照以下步骤进行对象存储资源深度采集。 在源端

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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账号和密码做为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码做为采集凭证。 创建内网采集任务

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