学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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为什么流量包中的流量使用量与数据分析中的流量显示存在差别？ 以下两种情况会导致流量包使用量和数据分析中不一致： 数据分析中展示的流量存在一个小时左右的延时。而账单扣费存在四小时左右的延时，因此，扣费时间晚于数据分析，从而导致数据分析中流量多于当前流量包扣除的流量。 示例：12:00-13:00产生分发流量20M

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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为什么流量包中的流量使用量与统计分析中的流量显示存在差别？ 以下两种情况会导致流量包使用量和统计分析中不一致： 统计分析中展示的流量存在一个小时左右的延时。而账单扣费存在四小时左右的延时，因此，扣费时间晚于统计分析，从而导致统计分析中流量多于当前流量包扣除的流量。 示例：12:00-13:00产生CDN流量20M

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流量池的一个属性。 生效总流量（MB） 生效总流量=前向流量池内所有激活卡的数量×单卡每月流量包规格。 剩余流量/已用流量（MB） 生效总流量=剩余流量+已用流量。如果剩余流量小于或等于0，代表前向流量池套餐额度已经用完，此时前向流量池内所有卡处于停机状态，次月自动恢复。 单击刷新图标，可刷新该前向流量池的用量信息。

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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查询账单时，为什么会有大量的公网流出流量？ 根据账单的使用量类型来区分，OBS的公网流出流量主要包含标准存储公网流出流量、低频访问存储公网流出流量、归档存储公网流出流量、深度归档存储公网流出流量。 这几种公网流出流量产生的流量费用来源如下： 标准存储公网流出流量：通过互联网下载标准存储对象、列举对象所产生的流出流量费用。

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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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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常

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多种样本半自动标注工具 支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用noteboo

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Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统

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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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欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您

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，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算 多方安全计算是 可信智能计算 提供的关系型数据安全共享和分析功能，曾经被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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HSS专项分析”，进入“HSS专项分析”页面。 图1 HSS专项分析 WAF专项分析 在左侧导航栏选择“业务分析 > WAF专项分析”，进入“WAF专项分析”页面。 图2 WAF专项分析 DBSS专项分析 在左侧导航栏选择“业务分析 > DBSS专项分析”，进入“DBSS专项分析”页面。 图3 DBSS专项分析

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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

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配置流量分配策略分配流量 分配策略类型总览 负载均衡会根据配置的流量分配策略，将来自客户端的请求按照对应的流量分配策略转发至相应的后端 服务器 。 共享型弹性负载均衡支持加权轮询算法、加权最小连接、源IP算法等多种分配策略，用于支持不同的业务场景。 本文列出共性型弹性负载均衡支持的所有分配策略。

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