课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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多版本备份恢复数据 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

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件备份”完成客户端安装步骤。 根据页面提示，单击“确定”。可以在文件备份副本页面和本地主机确认恢复数据是否成功。 文件备份的“状态”恢复为“可用”时，表示恢复成功。 父主题： 恢复数据

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多版本备份恢复数据 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题： 表相关

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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使用VMware备份恢复数据 当生产端受保护对象数据损坏或丢失，需要恢复时，eBackup备份管理系统根据用户指定时间点的备份，将后端存储中的备份数据恢复至生产端，实现对受保护对象的保护。 恢复限制条件 在对VMware虚拟机数据进行恢复前，需要注意以下限制条件： 使用LAN-Free（SAN

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【限制】中英葡语可正常纠错,其他语种文本不做纠错直接返回。再返回的对象中的“是否存在错别字”字段设置为false,即不存在纠错的情况 checkerType String body True 校验类型： 错字纠错: nonWordSpellChecker 别字纠错: realWordSpellChecker

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使用混合云备份恢复数据 当您已成功将备份同步至混合云备份存储库中，可以使用备份恢复至云上其他的 服务器 中，以供容灾、业务迁移、开发、测试使用。 使用VMware备份恢复数据 支持同步线下VMware虚拟机的备份数据，并使用备份恢复至其他服务器中，实现云上容灾和业务快速部署。 恢复前

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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0的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置：

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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器

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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使用云桌面备份恢复数据 您可以根据云桌面备份将云桌面数据恢复到备份时刻的状态。 前提条件 需要恢复的云桌面的状态为“可用”。 使用云桌面备份恢复数据操作步骤 登录云备份管理控制台。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击“”，选择“存储 > 云备份 CBR”。选择对应的备份目录。

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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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一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单景解译及批量解译，提供解译结果可视化展示以统计分析。

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使用云硬盘备份恢复数据 您可以根据云硬盘备份将磁盘数据恢复到备份时刻的状态。 使用云硬盘备份恢复数据时，需要先停止服务器，并解除服务器和云硬盘的绑定关系后再做恢复操作。恢复后，再绑定云硬盘并启动服务器。 前提条件 需要恢复的磁盘状态为“可用”。 在恢复数据前，需要先停止服务器，并

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政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。 医疗：化验单、报告单、药品说明书等。 物流海关：货运单、配送单等。 其他：成绩单、商超小票、支付凭证、账单等。 优势 简单智能 无需训练直接调用，自动输出结构化信息，简单高效。 多版式 不受版式数量影响，支持多版式卡证、票据，适用场景广泛。 多功能

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64KB 最低存储时间b 无 30天 90天 180天 数据恢复 不涉及 按实际恢复数据量收费，单位GB 分加急、标准恢复方式 按实际恢复数据量收费，单位GB 分加急和标准两种恢复方式 按实际恢复数据量收费，单位GB 图片处理 支持 支持 不支持 不支持

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人中心推荐。 场景优势： 支持基于经纬度的向量召回，根据地理位置召回高匹配度的附近房源。 特征标签网状匹配。 通过卡证识别，快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入，实名认证。

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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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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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