自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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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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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。 支持热词 针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。

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TABLE对象设计规范（重点） 规则2.9 创建表时必须选择正确的分布方式和分布列 违反规范的影响： 分布式和分布列选择错误，导致表数据存储倾斜，访问性能下降，严重情况会触发存储和计算资源过载。 方案建议： 创建表时通过DISTRIBUTE BY显式指定分布方式和分布列，分布列选择原则如下表所示。

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TABLE对象设计规范（重点） 规则2.9 创建表时必须选择正确的分布方式和分布列 违反规范的影响： 分布式和分布列选择错误，导致表数据存储倾斜，访问性能下降，严重情况会触发存储和计算资源过载。 方案建议： 创建表时通过DISTRIBUTE BY显式指定分布方式和分布列，分布列选择原则如下表所示。

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INDEX对象设计规范（重点） 规则2.14 只创建必要的索引，创建索引必须选择合适的列和顺序 违反规范的影响： 冗余索引浪费空间，索引多影响入库效率。 组合索引中列顺序错误，影响查询效率。 最佳实践： 索引的使用需兼顾以下条件： 索引列必须是常用于过滤条件或JOIN关联条件的列。

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重点源（含@节点博主） 重点源 此模块的主要的功能作用是把重点的、敏感的、行业的、权威的一些账号统一管理，随时看这些账户每天都在发什么内容。 这些账户的所有信息采集回来后，可以按时间、按关键词进行检索，可以检索这些重点账号在什么时间点发了与特定品牌有关的信息。 图1 新增重点源 节点博主

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GaussDB 实例的哪些监控指标需要重点关注 对于GaussDB实例，需要关注的监控指标有：CPU利用率、内存利用率、磁盘空间利用率。 可以根据实际应用场景配置告警提示，当收到告警，可采取相应措施消除告警。 配置示例： 如果在某段时间内（如5min），CPU使用率的平均值出现多次

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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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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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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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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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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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确认参训人员名单 院校提供鲲鹏师资能力提升高级研修班参训人员名单，华为方面专家确认人数和其他方面的要求。 准备教学资源 云上实验帐号及资源准备。 培训交付 完成理论和实践案例的学习。 培训总结 培训总结，输出培训总结报告。 鲲鹏专业建设 确认参训人员名单 院校提供参训人员名单，华为方面专家确认人数和其他方面的要求。

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