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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要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。

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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对应API接口：自定义策略实际调用的API接口。 授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM

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基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集

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基于复制的流模板配置流 一共开发完成3类流模板，基于这3类流模板需要能创建和配置出适用这一类的所有流。 ERP基础数据同步到OA流创建并复用 OA数据同步到ERP流创建并复用 ERP审批流程同步到OA创建并复用 父主题： 实施流程

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本方式的最大优点在于能够快速地备份、恢复数据，对系统的影响非常小。但本方式最关键的是如何保证SAP HANA在线情况下的应用一致性。相对于文件备份，基于存储快照的备份没有对应的工具来检查备份数据是否存在一致性问题。因此，这种备份方式建议您谨慎使用，仅用于对数据的一致性要求不高的场景或者允许系统停机备份的场景。在使用存

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，代码的提交触发后续的测试，以及线上的环节，一个工具链打通完整的路径，实现端到端的交付和支持。 不同研发模式下流水线的应用与思考 第二部分重点讲述基于华为的流水线支撑的实践，支持三种主流模式： 第一种模式：大规模开发 华为起家的核心是交换机，交换机本身业务分成多层架构，例如上面的

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分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进

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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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数据集群、高斯数据库等组件，实现大气治理平台和业务的全栈优化； 以鲲鹏为底座的基础资源及技术平台，国蓝中天可以无需不同设施的深度适配问题，快速实现向安全可信路线的技术转型； 采用华为云的 MRS 存算分离以及鲲鹏解决方案，在保证性能的前提下，实现计算与存储独立按需扩容，帮助国蓝中天轻

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当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架构，如系统的整体计

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数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保

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PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表

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Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib

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键SERVICE_META_VERSION，值为服务注册的版本号（如a.b.c的格式，其中a、b、c均为数字），标签应用需要修改为不同于正常应用的版本号。 键SERVICE_META_PA RAM ETERS，值为服务注册时的自定义标签（形如tag1:value1,tag2:valu

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键SERVICE_META_VERSION，值为服务注册的版本号（如a.b.c的格式，其中a、b、c均为数字），标签应用需要修改为不同于正常应用的版本号。 键SERVICE_META_PARAMETERS，值为服务注册时的自定义标签（形如tag1:value1,tag2:valu

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基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。 GaussDB (DWS)库提供了对JDBC 4.0特性的支持，需要使用JDK1

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