参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 当参数a非BIGINT类型时，会隐式转换为BIGINT类型后参与运算。 b 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数b的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 当参数b非BIGINT类型时，会隐式转换为BIGINT类型后参与运算。

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副本集节点扩容个数，副本集有3个节点时，可以扩容2/4个节点，副本集有5个节点时，只能扩容2个，七节点副本集不可扩容备节点。 is_auto_pay 否 Boolean 扩容包年包月实例的节点数量时可指定，表示是否自动从账户中支付，此字段不影响自动续订的支付方式。 true，表示自动从账户中支付。

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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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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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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扩容实例的节点数量 功能介绍 扩容指定实例的节点数量。 接口约束 该接口支持如下数据库实例： GeminiDB Cassandra GeminiDB Mongo GeminiDB Influx GeminiDB Redis GeminiDB Redis实例支持的最大最小磁盘容量和

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相关配置决定。model_step的输入来源为job_step_1或者job_step_2的输出，当job_step_1节点所在分支执行，job_step_2节点所在分支跳过时，model_step节点执行时自动获取job_step_1的输出作为输入，反之自动获取job_step_2的输出作为输入。

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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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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VPC网络：采用VPC路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，节点数量受限于 虚拟私有云VPC 的路由配额。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络，另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。 云原生2.0：深度整合弹性网卡（Elastic Network

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调整TaurusDB代理的节点数量 操作场景 用户开通数据库代理后，可以根据需要调整代理实例节点数量。 使用须知 TaurusDB实例状态正常时才可调整代理实例的节点数量。 代理实例的状态异常时，只能增加节点数量，不能减少节点数量。 代理节点数量最小支持2个节点，最大支持16个节点。

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多种识别模式 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

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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策略信息、人工管理七层防线策略、查看人工/自动化拦截记录等操作。 查看并配置防线策略：介绍如何查看以及配置防线策略。七层防线是指：物理防线、身份防线、主机防线、运维防线、数据防线、应用防线、网络防线。七层防线的含义以及对应可防护的资产类型参考表1： 表1 七层防线以及防护的资产类型

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m；1000节点规模设置为350m；2000节点规模设置为500m。 内存限制值 = （200Mi + 节点数 * 1Mi + PVC数 * 0.2Mi）* 1.2 everest-csi-driver： CPU限制值：200及以下节点规模设置为300m；1000节点规模设置为5

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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。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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扩容 MRS 集群节点数据盘 随着业务增长，当集群节点的数据盘存储空间不足时，可以进行数据盘扩容操作。 本文为您介绍通过MRS控制台对数据盘进行扩容的相关操作。 当集群版本为MRS 3.1.0（须安装3.1.0.0.11及以上补丁）、MRS 3.1.5（须安装3.1.5.0.3及以上补丁）、MRS

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大规格三节点： 如果需要处理大量数据、需要高性能计算，但可以承受较高的成本，可以选择大规格三节点集群。 例如，规格为32核256G的大规格集群（dws2.m6.8xlarge.8），拥有更快的CPU处理能力和更大的内存容量，可以更快速地处理数据。但是三节点的集群节点数量有限，高并发场景下性能较差。

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