什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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MAC漂移告警 ALM-161611792 堆叠逻辑口连线错误 ALM-157155346 MAC漂移告警 ALM-157163596 学习到动态mac地址个数达到上限 ALM-157163635 学习到动态MAC地址个数达到上限 ALM-257564679 学习到动态mac地址个数达到上限 ALM-257564680

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系列名：可以输入自定义名称，如果“系列名”为空，则默认使用“系列值”作为“系列名”。 颜色：该系列的柱子颜色。 堆叠：堆叠名称，可以输入自定义名称。若同一个类目（x值相等）的不同系列设置了相同的堆叠名称，系列数据将堆叠显示。 值标签：显示或隐藏值标签。显示时，可以设置值标签的“字号”、“颜色”、“字体粗细”和“位置”。

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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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标签 > 标签文字样式 > 文本颜色：在波浪上方文本的颜色。 标签 > 标签文字样式 > 波浪上时文本颜色：在波浪下文本的颜色。 标签 > 标签文字样式 > 字体大小：标签的字体大小。 标签 > 标签文字样式 > 字体粗细：标签的字体粗细。 标签 > 标签文字样式 > 字体系列：标签的字体系列。

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 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，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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距离顶端：组件到页面顶部的距离，单位为px。 宽度：组件的宽度，单位为px。 高度：组件的高度，单位为px。 堆叠顺序：设置组件层叠显示顺序。组件的堆叠顺序默认都是“1”，数字越大，显示越靠前。当需要让组件置底时，可设置堆叠顺序为“0”。 自适应高度：组件的高度是否随宽度改变。 开启：勾选该按钮，下方可见页面适配功能。

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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选择“设备组 > 堆叠”，在堆叠页面，单击“创建”。 设置堆叠名称为“core”，站点选择“Site1”。 单击“添加”，选择用于创建堆叠的成员设备，单击“确定”。 同一个堆叠中只能添加同系列的交换机设备。加入堆叠的设备在上线前需要全部加入到堆叠中，否则可能导致堆叠无法正常上线。

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距离顶端：组件到页面顶部的距离，单位为px。 宽度：组件的宽度，单位为px。 高度：组件的高度，单位为px。 堆叠顺序：设置组件层叠显示顺序。组件的堆叠顺序默认都是“1”，数字越大，显示越靠前。当需要让组件置底时，可设置堆叠顺序为“0”。 自适应高度：组件的高度是否随宽度改变。 边框：设置组件的边框样式，如全边框或角边框。

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ALM-3276800130 堆叠口UP ALM-3276800131 堆叠口DOWN ALM-3276800132 堆叠逻辑口连接错误 ALM-3276800133 堆叠物理口连接错误 ALM-3276800134 堆叠物理口DOWN ALM-3276800135 堆叠物理口UP ALM-3276800136

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识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件提供预置工作流供您选择，全流程可视化完成AI应用开发以及持续迭代。 选择预置工作流 单模板工作流 通过工作流指引构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。详情请见使用单模板工作流开发应用。

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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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如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend（物体检测/TensorFlow）中可以使用soft NMS，YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息，需要自定义算法进行使用。 父主题： 功能咨询

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两台配置相同的同系列核心交换机已在线下完成堆叠配置，并执行reset netconf db-configuration重启清空配置。堆叠的具体配置可通过交换机堆叠助手获取对应指导。 配置堆叠组 登录华为乾坤控制台。 单击页面右上方菜单栏“资源中心> 设备管理 > 设备组”。 选择“设备组 > 堆叠”，在堆叠页面，单击“创建”。

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如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法中，yolo3可以使用该方法降低目标框堆叠度，yolo5 算法中没有看到相关支持的信息，需要在自定义算法进行使用。 父主题： 数据管理

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用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中，不支持修改恢复方式，不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后，会产生一个标准存储类别的对象副本，即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时，对象的恢

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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配置思路 组建堆叠系统。 在华为乾坤云平台添加设备和创建堆叠。 准备IP网络环境，在DHCP服务器中配置选项148。本案例以FW作为DHCP服务器，且AR设备已注册至华为乾坤云平台。 堆叠设备上电启动，确保设备以空配置启动，如果存在配置文件，可以执行reset saved-con

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