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对范围分区表分割分区
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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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HCIA-AI
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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%
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对间隔分区表分割分区
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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
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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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对间隔分区表分割分区
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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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自动学习简介
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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AI应用的低门槛、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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学习各地管局政策
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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求
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地图数据结构
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maxSpeedInConstructionZone: 建筑区的最大速度 vehicleMinSpeed: 汽车最小速度 vehicleMaxSpeed: 汽车最大速度 vehicleNightMaxSpeed: 汽车夜间行驶最大速度 truckMinSpeed: 卡车最小速度 truckMaxSpeed:
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华为企业人工智能高级开发者培训
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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用
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汽车行业场景
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汽车行业场景 应用场景 随着车联网等新业务场景的出现，汽车的数字化营销、智慧生产、智慧门店等新兴场景不断涌现，传统汽车行业的数字化转型成为产业发展趋势，但是与此同时也面临着多种挑战。 挑战一：传统稳态业务资源利用率不高，基础资源无法有效整合。 挑战二：弹性能力不足，无法满足大量在线用户并发接入，网络时延较高。
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随机森林回归
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max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 最大分箱数，默认为32 min_instances_per_node - 节点分割时，要求子节点必须包含的最少实例数，默认为1 min_info_gain - 节点是否分割要求的最小信息增益，默认为0.0 subsampling_rate
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创建联邦学习工程
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自动学习（新版）
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自动学习（旧版）
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自动学习简介
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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AI应用的低门槛、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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Standard自动学习
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功能介绍
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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“
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数据处理简介
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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。
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创建并开放数据API
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添加数据源后，在编辑器左侧选择数据源，然后您可以在右侧的语句编辑框中为数据源添加如下执行语句，从数据库中获取当前空余车位数量。 假设MySQL数据库中存储车位信息和车位状态信息的数据表名为“ParkingData”，表中车位状态字段为“Status”。 SELECT COUNT(Status) AS FreeNo
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可信分布式身份服务 TDIS
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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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IAM 身份中心
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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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