云堡垒机支持备份哪些系统数据？ 为加强对数据的容灾管理，云堡垒机支持手动备份和自动备份，提高审计数据安全性和系统可扩展性。 版本升级前，如何备份云堡垒机系统中的数据，请参考版本升级前，如何备份云堡垒机系统中数据？。 手动备份 通过手动导出/下载各功能模块数据文件保存在本地，可手动备份日志请参见表1。

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云堡垒机支持手机APP运维吗？ 云堡垒机暂时不支持手机APP运维，但可以通过手机浏览器访问云堡垒机系统。 打开手机浏览器，输入https://EIP地址，进入云堡垒机系统登录页面。 输入用户登录名和密码，完成用户登录验证。 登录成功后，可管理部门、用户、资源、策略、系统配置等系统数据，以及审批工单和下载日志。

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云堡垒机支持哪些计费方式？ 云堡垒机服务提供包月和包年和按需的计费方式。 在购买云堡垒机实例时，需要使用 弹性云服务器 的弹性IP，弹性IP需单独计费。 按需的计费模式目前仅适用于政务云专区。 父主题： 计费FAQ

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Integer multihot特征embedding的维度，最小值4 mlp_dims 否 Array of integers 多层感知机每层的节点数 reduction_ratio 否 Integer senet层压缩比例，最小值2 save_format 否 String 模型保存格式

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器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1, 0, 0]表示，1用向量[0,1,0]表示，2用向量[0, 0, 1]表示，此即为onehot编码。

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向量函数和操作符 floatvector支持向量类型和数组类型之间的数据转换，同时支持特定格式的字符串转换成向量类型。 array<->floatvector：数据类型转换中向量数据类型可以和相对应的数组类型进行自由转换；floatvector向量的成员数据类型为浮点型。 string

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fragment_num 段数，默认值为0，插件自动根据向量长度设置合适的段数。 取值范围：[0, 4096]。 导入向量数据 执行如下命令，导入向量数据。向“my_index”索引中写入向量数据时，需要指定向量字段名称和向量数据。 向量数据输入格式为逗号分隔的浮点型数组时： POST my_index/_doc

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用于设置当前分段开头与上一个分段结尾重叠部分的长度。 索引配置 向量化模型 选择向量化模型，向量化模型可以将文本数据转换为数值向量，常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、 机器翻译 等。 当前模型仅支持向量化512 token的内容，对应的中文约为512个字

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智能问答机器人 版本 智能 问答机器人 支持专业版、旗舰版两种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ 实体管理 √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 √ √ 重量级深度学习 - √ 调用问答机器人 √ √ 问答诊断 √ √ 运营面板

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败。如果您需要长期使用该 云服务器 ，建议保持开机状态或者选择“包年/包月”计费模式。 Pi1型弹性云 服务器 不支持规格变更。 Pi1型云服务器，所在物理机发生故障时，云服务器支持自动恢复。 使用公共镜像创建的Pi1型云服务器，默认已安装Tesla驱动。 使用私有镜像创建的Pi1型云服

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高可用的训练环境 支持单机多卡、多机多卡的分布式训练，有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断与故障恢复，包含硬件故障与作业卡死故障，并支持进程级恢复、容器级恢复与作业级恢复，提供容错与恢复能力，保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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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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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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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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特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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