添加到 域名 的反向解析。 本章节介绍如何创建并管理反向解析，如表1所示。 表1 反向解析管理说明 操作 适用场景 使用限制 创建反向解析 介绍如何为 云服务器 （如E CS ）创建反向解析。 反向解析属于项目级资源，在创建之前需要先设置区域和项目。 每个租户支持添加50个反向解析。 管理反向解析

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单击图标，运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明，如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。

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）。 项目规则 图6 项目规则 可见范围： 可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时

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删除路由表中连接的传播 操作场景 本章节指导用户在企业路由器的路由表中删除传播。 约束与限制 删除传播时，通过传播自动学习的路由也会被一起删掉。通过传播学习的路由的“路由类型”为“传播路由”。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“服务列表”，选择“网络

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compute.hwclouds-dns.com。解析该EIP的PTR记录可以获取默认反向域名。您也可以登录DNS控制台单击反向解析添加弹性公网IP的反向解析，添加后将覆盖默认值。 父主题： 反向解析

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创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下：

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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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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检

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标签传播（Label Propagation）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

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默认路由表传播 可选参数。 为了简化您后续的网络配置流程，此处建议您开启“默认路由表传播”功能，开启之后： 开启该功能，需要设置“传播路由表”，指定默认传播路由表。 设置完默认传播路由表后，在企业路由器中新创建连接时（比如连接A），会自动为连接A在默认传播路由表中创建传播。 创建传播后，会有以下作用：

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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美-圣保罗一 关联概述 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系，一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系，为连接创建传播后，可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 如果不创建传播，可以手动在路由表中添加连接的静态路由。 您可以通过以下方法创建传播： 手动创建：选择任意路由表，并在路由表中为连接创建传播。

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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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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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现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。

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别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。

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路由表。 默认传播路由表支持修改，企业路由器创建完成后，您可以创建新的路由表，并将新的路由表设置为默认传播路由表，具体请参见修改企业路由器配置。 设置完默认传播路由表后，在企业路由器中新创建连接时（比如连接A），会自动为连接A在默认传播路由表中创建传播。 创建传播后，会有以下作用：

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lation-03 传播路由 规划资源 企业路由器ER、 虚拟私有云VPC 、 弹性云服务器 ECS只要位于同一个区域内即可，可用区可以任意选择，不用保持一致。 以下资源规划详情仅为示例，您可以根据需要自行修改。 企业路由器ER：1个，资源规划详情如表6所示。 表6 ER资源规划详情 ER名称

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