普通配置构建图谱 普通配置构建图谱需要通过配置数据源、配置图谱本体、配置信息抽取、配置知识映射、配置知识融合、配置图谱质检等流水线步骤，构建适用于自身业务的 知识图谱 。 前提条件 已 注册华为账号 ，并完成实名认证。具体申请信息请见账号注册和实名认证。 KG服务当前为商用阶段，为保证K

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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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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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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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目前推荐使用普通用户安装。若没有普通用户，则先用root用户新建一个，操作方法如下：执行以下命令创建普通用户并设置普通用户的$HOME目录。useradd -d /home/username -m username执行以下命令设置密码。passwd username执行以下命令设置权限，进入“/home”目录。chmod 750 /hom

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数据集成普通任务 FDI各类数据库支持哪些数据类型？ 跟踪号是什么，能跟踪到数据吗？ FDI任务是否支持清空目标表？ FDI任务只能采集单张表到单张表吗？ 用户创建的FDI任务，同一账号的其他用户可见吗？ FDI通过公网对接其他租户的 MRS HIVE如何配置？ 从OBS解析文件到

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配置普通IVR流程 创建流程 编辑流程 发布流程 父主题： 操作员：配置普通IVR

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普通表转KV表 概述 将普通的table表转为KV（Key:Value）格式的表。 KV表格式定义：Key是列名的index，Value支持BIGINT，DOUBLE和STRING类型。在该组件中可以输入用户定义的key_map表，是列名和Key的映射，但无论是否输入key_ma

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普通索引和前缀索引 GaussDB (DWS)不支持前缀索引，也不支持内联普通索引。DSC工具迁移时会根据GaussDB(DWS)的特性将其迁移为普通索引。 内联普通(前缀)索引。 输入示例 1 2 3 4 5 6 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `public`

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隔离。 Pod可直接关联安全组，基于安全组的隔离策略，支持集群内外部统一的安全隔离。 安全隔离性 普通容器：Cgroups隔离 安全容器：当前仅物理机支持，提供虚机级别的隔离 普通容器：Cgroups隔离 提供虚机级别的隔离 边缘基础设施管理 不支持 支持管理智能边缘小站IES 不支持

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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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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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音文件转化为文字，并将结果存放到指定OBS桶。该方案可以将用户上传在OBS的语音文件识别成可编辑的文本，支持中文普通话的识别和合成，其中 语音识别 还支持带方言口音的普通话识别以及方言（四川话、粤语和上海话）的识别。适用于如下场景：识别客服、客户的语音，进一步通过文本检索，检查有没有

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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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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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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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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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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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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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