自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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08，9223372036854775807】 浮点类型 Float32 单精度浮点数 同C语言Float类型，单精度浮点数在机内占4个字节，用32位二进制描述。 Float64 双精度浮点数 同C语言Double类型，双精度浮点数在机内占8个字节，用64位二进制描述。 Decimal类型

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DECIMAL[(p[,s])] 精度p取值范围为[1，1000]，标度s取值范围为[0，p]。 支持 可变长度 未指定精度的情况下，小数点前最大131,072位，小数点后最大16,383位。 REAL 单精度浮点数，不精准。 支持 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION

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's1'后的行为见表4具体描述。 表4中描述的p为精度，表示整数位最低可以接受的总位数；s为小数位位数。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 REAL数据类型在满足说明中的场景下，映射为双精度浮点数FLOAT8，使用场景参考FLOAT8。

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型转化为SERIAL。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 -3.402E+38~3.402E+38 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 -1.79E+308~1

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PostgreSQL增强版支持的数据类型。 表1 数据类型 数据类型名称 数据类型 变长字符串类型 VARCHAR2，NVARCHAR2 十进制浮点数类型 DECIMAL 双精度二进制浮点类型 BINARY_DOUBLE 二进制数据类型 RAW 二进制大对象类型 BLOB 字符大对象类型 CLOB 字节字符大对象类型

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标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点

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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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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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's1'后的行为见表4具体描述。 表4中描述的p为精度，表示整数位最低可以接受的总位数；s为小数位位数。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 REAL数据类型在满足说明的场景下，映射为双精度浮点数FLOAT8，使用场景参考FLOAT8。

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转化为SERIAL。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节。 -3.402E+38~+3.402E+38，6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节。 -1

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。 表2 任意精度类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 DECIMAL[(M[,D])] 支持 操作符： GaussDB 中“^”表示指数运算，如需使用异或运算符，使用“#”替换；MySQL中“^”表示异或。 取值范围：精度M，标度D不支持浮点型数值输入，只支持整型数值输入。

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。 表2 任意精度类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 DECIMAL[(M[,D])] 支持 操作符：GaussDB中“^”表示指数运算，如需使用异或运算符，使用“#”替换；MySQL中“^”表示异或。 取值范围：精度M，标度D不支持浮点型数值输入，只支持整型数值输入。

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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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15次方-1范围内的所有整数。 INT 用于存储有符号整数，精度为10，标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。 TIMESTAMP

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15次方-1范围内的所有整数。 INT 用于存储有符号整数，精度为10，标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。 TIMESTAMP

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15次方-1范围内的所有整数。 INT 用于存储有符号整数，精度为10，标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。 TIMESTAMP

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长文本”类型属性的文本长度设置。 有效范围 “类型”选择为“整型”、“长整型”、“浮点型”、“浮点型（自定义精度）”时，可根据实际业务需求进行设置。 “类型”选择为“浮点型”或“浮点型（自定义精度）”时，“有效范围”只能选择为“左开右开()”。 左开右开()：表示不包括区间边界的两个值。例如(a

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