部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力，同时满足不同领域的客户需求。 图1 方案架构图 产品优势 部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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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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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如，假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮，（快捷键4，非小键盘）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3

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对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后，源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如，创建如下间隔分区表，并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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据源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后，源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如，创建如下间隔分区表，并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如，假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如，假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如，假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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HBase Region的多点分割 功能简介 一般通过org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin进行多点分割。 分割操作只对空Region起作用。 可在创建表时对表进行预分区，或者对某些region直接进行split操作来替代。 本例使用m

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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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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 指按某

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