NVIDIA Tesla T4 x 1，CPU 8核，内存32GiB NVIDIA Tesla T4 x 2，CPU 16核，内存64GiB NVIDIA Tesla T4 x 4，CPU 32核，内存128GiB NVIDIA Tesla T4 x 8，CPU 64核，内存256GiB 华北-北京四

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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间。其原理是业务在每个CPU调度周期内使用的CPU配额有剩余时，系统对这些CPU配额进行累计，在后续的调度周期内如果需要突破CPU Limit时，使用之前累计的CPU配额，以达到突破CPU Limit的效果。 未开启CPU Burst时，容器可以使用的CPU配额会被限制在Limit以内，无法实现Burst。

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运行而改变。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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专线接入企业路由器后，可以实现专线的动态选路和切换： 多个链路之间进行负载分担实现高带宽，同时保证了高可靠性。 多个链路之间互为主备，单链路故障秒级切换，避免了单点故障带来的业务中断。 最佳实践 通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网（全域接入网关DGW） 场景三：专线+VPN双链路主备 图3 专线+VPN双链路主备

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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语句执行的开始时间。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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而改变。 min_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的CPU总时间，单位为ms。

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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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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网，您需要规划资源和组网，本示例中为您详细介绍资源和组网情况。 网络规划说明：规划VPC及其子网、DC和ER的网段、路由等。 资源规划说明：规划云上资源的数量、名称以及主要参数等信息，云上资源包括VPC、DC以及ER等。 网络规划说明 DC双链路负载混合

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VPN以及ER等。 网络规划说明 DC/VPN双链路主备混合云组网规划如图1所示，将VPC、DC和VPN分别接入ER中，组网规划说明如表2所示。 图1 DC/VPN双链路主备混合云组网规划 DC和VPN互为主备网络链路，在DC网络链路正常的情况下，流量优选云专线DC。 在ER路由

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VPN以及ER等。 网络规划说明 DC/VPN双链路主备混合云组网规划如图1所示，将VPC、DC和VPN分别接入ER中，组网规划说明如表2所示。 图1 DC/VPN双链路主备混合云组网规划 DC和VPN互为主备网络链路，在DC网络链路正常的情况下，流量优选云专线DC。 在ER路由

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什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构 弹性云服务器 实例主要包含两种架构，x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC（Complex Instruction Set Computer），CISC是一种计算机体系结构，其中每个指令可以执行一些

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对系统的影响 1.如果为拔掉，重启单板产生的告警，无影响。 2.双主控环境，由于板间通信有主备两条链路，如果其中一条链路故障告警，会发生板内通信链路切换，切换为备链路，不影响业务，但仍然要确认问题。 如果同一单板的两条链路都存在告警，则存在板间丢包，对业务产生影响，单板丢心跳复位。 可能原因

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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时，工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核。许多应用对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作。有些应用对CPU敏感，对于CPU敏感型应用，您可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为应用分配独占核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 增强型CPU管理策

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