Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 智能边缘平台视频指导 通过真实案例演示智能边缘平台的使用方法 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 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。

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具备全面深度感知数据、实时传输交互数据、按需部署应用的能力。伴随着 工业互联网 的推进，工业互联网对网络基础设施提出了更高的要求，工厂内网络将呈现出融合、开放、灵活三大趋势，这对工业场景的网络设施提出了较高的要求，5G具备大带宽、低时延、多连接的特性，成为工业连接的全新网络替代方案，将成为下一代工业网络的演进方向。

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VPC网络：采用VPC路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，节点数量受限于 虚拟私有云VPC 的路由配额。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络，另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。 云原生2.0：深度整合弹性网卡（Elastic Network

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划

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设备属性和设备孪生有什么区别？ 设备属性代表了设备的静态信息，如终端设备名称、终端设备IP地址等。 设备孪生表示了终端设备的动态控制信息，如温度传感器的温度、湿度传感器的湿度等。您可以通过更改设备孪生中的期望值，达到控制终端设备的目的。终端设备可以上报传感器的实际值，从而反映当前终端设备的真实状态。

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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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图1 孪生属性 在“设备孪生”页签中编辑孪生属性，将humidity由9改为10。属性修改完成以后，在端侧可收到两个事件：“设备孪生变更事件”和“设备孪生delta事件”。 设备孪生变更事件：包含变更前和变更后的设备孪生信息详情。 设备孪生delta事件：包含设备孪生的详情信息

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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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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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实施步骤 数字孪生—客户端管理功能 数字孪生—场景管理功能 数字孪生—相机视角功能 数字孪生—视觉管理功能 基础配置—模型管理功能 数字孪生—漫游路径功能 数字孪生—标签管理功能 数字孪生—调试工具功能 设备台账功能 设备备品备件功能 预测性维护功能 能源管理功能

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提供用于固定接入场景AI模型训练的数据，包括PON固定接入网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。 场景案例 PON光网络故障预测：基于PON光网络无源器件指标的分析，预测无源器件故障并提前采取措施，降低PON光网络维护成本。提供2个训练集（OLT、ONU），48维特征。 承载网训练数据集

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MQTT Topic 设备孪生变更 设备孪生delta 设备成员变更 设备属性变更 设备成员获取 设备成员获取结果 设备孪生获取 设备孪生获取结果 设备孪生更新 设备孪生更新结果 请求加密数据 获取加密数据 添加告警 清除告警 自定义Topic 父主题： 终端设备管理

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