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好的用户故事讨论的是为谁做和为什么做，而不仅仅是做什么。作为Who，我想要What，以便于Why。有了Who、Why、What的信息，How就变得呼之欲出了。以往我们上来就写需求的，往往注意到的是What（干什么），却忽略了Who（为谁做）以及Why（为什么做）。而Who>Why>

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：选择后用户可以在云应用中通过文件重定向方式使用固定驱动器，如本地磁盘。 ：未选择则用户无法在云应用中通过文件重定向方式使用固定驱动器，如本地磁盘。 说明： 文件重定向关闭时，为禁用。 可移除驱动器 ：选择后用户可以在云应用中通过文件重定向方式使用可移除驱动器，如U盘。 ：未选择则用户无法在云应用中通

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可以根据自己的实际情况，报名并参加华为云线上培训课程，随时随地学习。 当前已上线学习路径和在线课程包括： 数据库、计算机视觉、鲲鹏、物联网、云迁移等热门技术学习路径； HCIA、HCIP、HCIE职业认证在线课程学习路径； 计算、存储、网络、安全、管理与部署、应用服务、数据库、迁

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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工作流调度 DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据

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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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，把Flink集群描述成yaml文件，接触kubernetes的声明式特性和协调控制器，可以直接管理Flink集群及其作业，而无需关注底层资源如Deployment,Sevice,Configmap的创建及维护。

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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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如何避免成为勒索受害者（通用举措） 事前举措 由于勒索攻击高强度加密算法的难破解性和数字货币交易方式的隐蔽性，解决勒索攻击的首要是构建“安全能力前置”，提升自身的“免疫力”。 建议按照如下加固方式开展事前勒索防护： 收敛互联网暴露面：定期扫描外部端口，保证公开范围最小化。 减少系

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如何避免对历史数据进行minor compaction？ 问题 如何避免对历史数据进行minor compaction？ 回答 如果要先加载历史数据，后加载增量数据，则以下步骤可避免对历史数据进行minor compaction： 加载所有历史数据。 将major compact

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配置防敏感信息泄露规则避免敏感信息泄露 您可以添加两种类型的防敏感信息泄露规则： 敏感信息过滤。配置后可对返回页面中包含的敏感信息做屏蔽处理，防止用户的敏感信息（身份证号、电话号码（11位中国境内的手机号码）、电子邮箱）泄露。 响应码拦截。配置后可拦截指定的HTTP响应码页面。

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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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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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续演讲，无需打断拍摄。 避免头部大幅度的转动或摆动，动作幅度不超过15度。 避免含义明确的动作，如：竖大拇指、比数字等。 避免可能会遮挡脸部的动作，如：托腮、挠头等。 避免动作幅度过大超出拍摄画面，或动作高于下巴短时挡住面部。 避免模特视线离开镜头。 避免错误发音，切忌语速过快过慢或忽快忽慢。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式 支持多种 实时语音识别 模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 问题背景 在工作负载调度时可能会发生一个节点上的两个容器之间互相争资源的情况，最终导致kubelet将其全部驱逐。那么能不能设定策略让其中一个服务一直保留？如何设定？ 问题建议 Kubelet会按照下面的标准对Pod的驱逐行为进行评判： 根据服务

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