应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 云服务器 卡顿 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 Ping不通 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程

查看更多 →

配置为前提条件中获取的“Access Key Id”对应的值。 访问密钥 配置为前提条件中获取的“Secret Access Key”对应的值。 区域 NLP服务所在的区域，可以跨区域，即NLP和AstroZero不在同一个区域。 项目ID 当前用户的项目ID，配置为前提条件中获取的值。 描述 请根据实际需求，输入连接器的描述信息。

查看更多 →

图像显示 OSD配置 图像套餐 图像计划 父主题： 远程配置

查看更多 →

曝光：支持切换曝光模式，并且可根据被拍摄画面的曝光值手动/自动调整快门速度与增益，提高画面质量。背光：当曝光模式为自动曝光时，支持切换背光模式： 宽动态：在明暗反差过大的场合，有效解决背景过亮或前景太暗的情况。 强光抑制：有效抑制强光点直接照射问题，把强光部分弱化，把暗光部分亮化，达到光线平衡。 背光补偿

查看更多 →

图像计划 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 图像显示”，左侧选择需要配置的设备。 单击“图像计划”，开启启用计划开关。 默认进入年度计划模式，选中套餐后在表格上框选时间区域，无设置时段执行默认套餐。 图1 年度计划 您也可以单击“昼夜计划”，进入昼夜计划模式，选择白

查看更多 →

时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 您可以使用本文档提供的天筹求解器服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如天筹求解器服务包含的二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2 API概览。 在调

查看更多 →

得HCIA- GaussDB 认证的人员。 HCIP-GaussDB-OLAP：希望成为GaussDB(DWS)数据库管理员，希望成为 数据仓库 二次开发高级工程师，希望获得HCIP-GaussDB-OLAP认证的人员。 HCIP-GaussDB-OLTP：希望成为高级数据库管理员的人员

查看更多 →

于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 云 服务器 卡顿 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 Ping不通 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程

查看更多 →

sla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Linux）和（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）。 GPU虚拟化型实例，需要严格按照表1选择合适的驱动版本下载使用。

查看更多 →

预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth

查看更多 →

使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。 GPU虚拟化 NPU调度 CC

查看更多 →

确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

查看更多 →

支持多种 实时语音识别 模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言

查看更多 →

准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0

查看更多 →

该环境为裸机开发环境，主要面向深度定制化开发场景。 环境开通指导请参考DevServer资源开通；环境配置指导请参考Snt9B 裸金属服务器 环境配置指南。 本文基于ModelArts Lite DevServer进行操作，请参考上表说明在贵阳一环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。 镜像地址为swr

查看更多 →

提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。 药物研发 提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ，支撑药企高效地开展药物研发工作。 医疗智能体 将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。

查看更多 →

特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

查看更多 →

应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 访问外网 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 高频常见问题

查看更多 →