在左侧导航栏，选择“云专线 > 物理连接”。 单击需要操作的物理连接的名称，进入物理连接“基本信息”页面。 选择“标签”页签，显示物理连接的标签列表。 在待删除标签所在行的“操作”列，单击“删除”。 图3 删除物理连接标签 单击“是”，完成标签的删除 。 父主题： 物理连接

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在左侧导航栏，选择“云专线 > 物理连接”。 在运营物理连接列表中，单击租户物理连接所依附的运营物理连接操作列的“管理托管专线”。 在租户物理连接列表区域，单击需要查看的租户物理连接名称前的，查看租户物理连接信息。 修改租户物理连接 操作场景： 用户认证为合作伙伴，创建租户物理连接后，可以修改租

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同步关联物理表变更信息 操作场景 当您更新了实体关联物理表（仅限关系型数据库）中的列属性后，进入“基础数据管理 > 数据源”页面，单击数据源操作列的，同步数据源并获取数据实体关联物理表中的属性变更信息。成功获取变更信息后，数据实体旁则会显示和图标。 表1 图标含义说明 图标 说明

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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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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、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。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 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，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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统的建设，改善教学手段与方法，实现线上教学空间和物理教学空间、课堂教学和课堂外教学环节的一体化。 方案架构 依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一

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ALM-3276800135 堆叠物理口UP 告警解释 FSP/4/STACKPORTISUP: OID [OID] Stack port [octet] state has changed to up. 加入逻辑堆叠端口的物理堆叠端口UP。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型

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创建云专线的物理连接 操作场景 本章节指导用户在云专线中创建物理连接，物理连接指华为云和线下IDC通信的专属物理链路。 操作步骤 创建物理连接。 创建方法，具体请参见物理连接接入。 父主题： 创建资源

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查看已开通的物理连接 操作场景 用户开通物理连接后，可以查看已开通的物理连接。 操作步骤 登录管理控制台。 在系统首页，单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在系统首页，单击管理控制台左上角的，选择“网络 > 云专线”。 在左侧导航栏单击“云专线 > 物理连接”。 在物理连接列表

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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在左侧导航栏，选择“云专线 > 物理连接”。 单击“创建物理连接”，在物理连接页面单击 “自建专线接入”，进入物理连接的端口购买页面。 根据界面提示，在物理连接购买页面配置机房地址、华为云接入点、物理连接端口等信息，可参照表1输入相关参数。 图3 自建专线接入 表1 购买物理连接参数 参数 示例

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /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 是

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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