采编普通知识 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“知识库 > 知识 > 栏目”。 单击“新增知识”，进入知识采编页面。 图1 知识基本信息 按照页面要求配置普通知识基本信息，其中“知识类型”选择普通知识。 浏览群组：选择当前知识支持可浏览人员所在群组。 业务状态：用于设置栏目知识的业务状态，存储数据使用。

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存储基础知识 Volume（卷） 容器中的文件在磁盘上是临时存放的，这给容器中运行的较重要的应用程序带来如下两个问题： 当容器重建时，容器中的文件将会丢失。 当在一个Pod中同时运行多个容器时，容器间需要共享文件。 Kubernetes抽象出了Volume（卷）来解决以上两个问题

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在左侧导航栏中，选择“我的知识库”，进入“我的知识库”页面，如图3所示。 在当前页面可以看到普通文件和问答题库的上传入口。 图3 我的知识库 上传普通文件操作。 单击“上传普通文件”区域的“上传文件”，进入“文件上传”页面，如图4所示。 图4 文件上传 设置“知识库名称”。 一个知识库可以是一堆文件的集合。

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配置知识映射 配置知识映射简介 表格配置模式 代码配置模式

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配置 企业可通过“知识配置”自定义个性化知识组件，满足企业深度应用。 导航 页面 样式 父主题： 知识

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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产品优势 开放易用 自建企业级分布式 区块链 网络并非易事，不仅需要深入专业的区块链知识，同时需要各种复杂的设计和配置，易出错，投入成本高。 BCS 可以帮助企业最快5分钟内完成区块链网络部署，可节省80%的开发和部署成本。 提供全生命周期管理和界面化的智能合约编码、调试与部署。让用户

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智慧教育平台进行连接，提供线上线下一体化的学习体验，为师生提供耳目一新的教学体验。此外，通过整合边缘计算节点和智能摄像头，支持常态化录播、督导、无感考勤等业务，还可以提供音视频识别AI能力，支持知识点提取、视频切片等创新应用，方便学生学习，让教学内容得以回归。 移动互联网、大数据

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计课程，让学员更好的理解华为云业务及应用于各类服务场景。华为云培训也为不同的用户角色、使用场景设计了学习路径，满足不同层面的学习需求。您可以根据自身知识背景和学习目的，报名并学习课程。 父主题： 华为云培训介绍

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如何将云下内网或第三方云上的私网与 CDM 连通？ 如何使用Java调用CDM的Rest API创建数据迁移作业？ 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 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析

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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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AI应用的低门槛、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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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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容器引擎基础知识 容器引擎（Docker）是一个开源的引擎，可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。 安装前的准备工作 在安装容器引擎前，请了解容器引擎的基础知识，具体请参见Docker Documentation。 选择容器引擎的版本 容器引擎几乎支持在

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什么是知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。

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使用RAG知识库 RAG知识库是将租户上传的数据进行切片、模型向量化处理、索引过滤然后入库形成的知识集合。在CodeArts Snap插件进行“代码续写”和“研发知识问答”场景下，可以增强其准确性。 图1 RAG知识库整体架构 知识库：知识的集合，按照实际使用维度进行划分，通常基

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号，用于识别该知识库，创建者默认为知识库owner。 图1 知识库创建成功后所展示的卡片信息 更新RAG知识库 如图2所示，单击知识库卡片右上角的编辑按钮对知识库进行更新。 图2 编辑知识库 删除RAG知识库 如图3所示，单击知识库卡片右上角的删除按钮可以删除知识库。 图3 删除知识库

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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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