创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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跨云跨IDC 当需要纳管的资源不在当前region下时，可通过VPN、专线等方式打通网络之后，以跨云跨IDC的方式完成应用纳管。例如，从华南广州region通过VPN网络纳管新加坡国际站的资源；从上海1通过专线纳管线下私有云接入进来的资源；从北京4通过公网IP纳管其他云厂商平台上的虚拟机资源。

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的准确性。 不支持跨源数据汇聚处理，汇聚效率低。 开发效率较低，关键环境编码需要编码学习。例如：不同数据源需要熟悉各类DB语法，学习如何对接不同中间件等等。 针对传统方式的各类问题，产生了新的应用模型管理模式，帮助企业便捷开发，解决上述痛点： 通过业务化的对象模型，统一业务语义，实现数据快速精准查找。

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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integer, OUT alias text, OUT description text) 描述：获取分析器定义的记号类型。 返回类型：setof record 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

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本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相应服务并购买套餐包，操作请参考开通智驾模型微调服务、开通我的模型和购买套餐包。 在使用模型微调、2D图像生成之前，需要用户授权访问用户的OBS对象存储服务。 开通我的模型

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： 考试 考试代码 考试类型 试卷题型 考试时长 通过分数/总分 考试费用 HCIA-AI H13-311 笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 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、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。

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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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对于USTORE存储方式的表，如果表中包含SET类型的字段，且已经开启回收站功能，表被删除时，不会进入到回收站中，会直接删除。 ALTER TABLE不支持将SET类型字段的数据类型修改为其他SET类型。 表或者SET类型关联的表字段被删除时，或者表字段的SET类型修改为其他类型时，SET数据类型也会被同步删除。

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对于USTORE存储方式的表，如果表中包含SET类型的字段，且已经开启回收站功能，表被删除时，不会进入到回收站中，会直接删除。 ALTER TABLE 不支持将SET类型字段的数据类型修改为其他SET类型。 表或者SET类型关联的表字段被删除时，或者表字段的SET类型修改为其他类型时，SET数据类型也会被同步删除。

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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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检索是否启用与组织共享 功能介绍 检索是否启用与组织共享资源。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET https://{endpoint}/v1/organization-share

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检索资源共享权限内容 功能介绍 检索指定资源类型的共享资源指定版本的权限内容，如果不指定权限版本，则返回默认版本的权限内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI

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文本检索操作符 @@ 描述：tsvector类型的词汇与tsquery类型的词汇是否匹配 示例： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsvector('fat cats ate rats') @@ to_tsquery('cat & rat') AS RESULT; result

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片

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常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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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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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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