常用概念 边缘站点 靠近终端应用的位置，基于一个或多个运营商建立的一个城市级站点。边缘站点提供物理隔离的资源池，提供多元算力、存储和网络的能力。用户可以将业务灵活就近部署在边缘站点上，以降低网络时延和成本。 边缘区域 边缘区域即为依据边缘站点的物理位置划分的区域，一个边缘区域包含多个相靠近的边缘站点的集合。

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又称营销短信，向有订购关系的会员用户发送推广短信。用于会员关怀、促销活动、运营活动等场景。可参见模板规范和变量规范。 短信签名 签名为一种方便快捷的个性化短信签名方式。短信由签名和短信正文组成。 说明： 在发送短信前需要申请短信签名和正文内容模板。国内短信必须携带签名，例如【华为云】。 请您提

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转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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常用概念 推流 推流是指将采集、编码、封装好的直播内容传输到对应的直播源站的过程。 拉流 拉流是指直播源站已有直播内容，用指定地址进行拉取播放的过程。 边缘推流 指优先将视频推流至距离用户最近的最优边缘节点，然后通过华为云的直播调度系统将直播流传输到源站进行处理与分发。从而保证用

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Storm常用参数 本章节内容适用于 MRS 3.x及后续版本。 参数入口 参数入口，请参考修改集群服务配置参数。 参数说明 表1 参数说明 配置参数 说明 默认值 supervisor.slots.ports supervisor上能够运行workers的端口列表。每个worke

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示例：常用操作 import psycopg2 import os # 从环境变量中获取用户名和密码 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象 conn=psycopg2.connec

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常用概念 合作方、参与方： 空间成员，有权使用空间中的数据，或者将自有数据发布到空间，供其他合作方受限使用。 计算节点 部署在参与方侧，是 可信智能计算 与合作方侧数据的桥梁，保障数据按照合作方意愿受限使用。 计算节点是管理参与方数据的最小单位。部署计算节点时需要指定空间配置信息。在

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常用安全配置 配置主机登录保护 开启恶意程序隔离查杀 开启恶意软件高检出模式 开启双因子认证 父主题： 接入HSS

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示例：常用操作 示例1 创建数据库连接、创建表、插入数据 此示例将演示如何基于 GaussDB 提供的JDBC接口开发应用程序。执行示例前，需要加载驱动，驱动的获取和加载方法请参考JDBC包、驱动类和环境类。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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示例：常用操作 示例1 创建数据库连接、创建表、插入数据示例 此示例将演示如何基于GaussDB提供的JDBC接口开发应用程序。执行示例前，需要加载驱动，驱动的获取和加载方法请参见JDBC包、驱动类和环境类。 1 2 3 4 5 6 7 8 9

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示例：常用操作 import psycopg2 import os # 从环境变量中获取用户名和密码。 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象。 conn=psycopg2.conn

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作，最终合成视频。 图1 直播间编辑界面 角色 数字人模型。 动作 数字人模型展示的动作。 捏脸 用户可根据自己的想法自由捏造风格化虚拟形象。 风格化素材 建模/捏脸时采用的五官、服饰、装饰等素材，比如发型、脸型、装饰、眉毛、鼻子等。

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常用概念 实例 云数据库RDS的最小管理单元是实例，一个实例代表了一个独立运行的数据库，实例ID是实例的唯一标识符。一个数据库实例可以包含多个由用户创建的数据库，并且可以使用多种工具和应用程序进行访问。每个数据库名具有唯一性。 购买实例时会有默认的管理员账号，使用该账号可以创建库

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析，实现精确营销。也可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。

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资源名称满足正则表达式 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 regular-matching-of-names 规则展示名 资源名称满足正则表达式 规则描述 资源名称不满足正则表达式，视为“不合规”。 标签 name 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型 全部资源

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样本增强（随机翻转、裁切、对比度亮度增强、归一化等）、loss函数、优化器等参数，并支持用户自定义更多超参数，提升无代码模型开发效率。 图13 网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。

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Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。 药物研发 提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ，支撑药企高效地开展药物研发工作。 医疗智能体 将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。

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learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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