数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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nature”，即环境中全部微小生物遗传物质的总和。它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因，目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。宏基因组学(或元基因组学，metagenomics)是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象，以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段，以微生物多样性、

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按照教学设计参与学习活动。支持Web浏览器和微信小程序多端互动教学，提升学习体验。针对不同类型的学生或班级，可以通过分层教学模式，设置不同的教学内容和作业，满足个性化教学需求。系统通过数据看板，还提供了详尽的学习行为和结果数据统计分析，帮助教师和学生及时了解当前学情。 在线实验系

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防护。 方案优势 高性能 DeepSeek通过强化学习技术显著提升推理能力，支持多步骤逻辑推理，能够逐步分解复杂问题并解决问题。 低成本 提供高性价比的 云服务器 ，用户可以根据实际需求自定义不同规格的云 服务器 。 一键部署 一键轻松部署，即可快速完成云服务器和公网IP等资源的下发以及

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失 问题描述 进行主机深度采集后，在资源详情中查看采集的基本信息和规格信息，发现存在部分信息缺失的情况。 问题分析 出现该问题，可能是在安装MgC Agent（原Edge）主机上的Linux采集脚本时，UNIX换行符格式不正确。正常情况下，Li

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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在线课程是用户进入学习的入口。在这里，用户可以轻松浏览到目前平台上线的学习内容，并根据自己的兴趣选择相应的分类进行浏览。 通过在线课程功能，用户可以在学习过程中的每一个环节都得到支持。不论在学习理论知识，还是在进行实际的沙箱实践，系统都将为用户提供必要的资源和工具，让学习更加高效、便捷。

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、高效。 初次使用ISDP+开发中心的您，如果对ISDP+开发中心还不太了解，不知道从何处入手，请仔细阅读快速入门。帮助您了解学习ISDP+开发中心，轻松完成专业级应用的构建。 父主题： 入门简介

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模型训练任务界面优化，对应刷新模型训练截图及界面参数描述。 模型验证任务界面优化，对应刷新模型验证截图及界面参数描述。 2020-07-16 新增“学件”章节。 数据集简介章节新增“DatasetService数据集”介绍。 新建数据集和导入数据章节新增“支持超大文件（10G）上传”操作指导。

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API

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自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是

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在哪里可以进行课程学习？ 开发者认证订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的开发者认证”个人中心，进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的开发者认证”，进行对应开发者认证学习。如图2 图2

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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Standard集群、 CCE Turbo 集群支持 CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力，面向机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU

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课不可用 课件下载：可允许学员下载课程中的课件，，该功能对外链模式的图文课不可用 课程完成要求：可设置学完全部/任意课件，即判定课程完成 进度同步：开启同步后；在其它途径的学习进度会根据课程的课件进行同步，但只有学员单击课件后才进行进度同步 可见范围：可设置全公司/自己或根据自选

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /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

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