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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ 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？ 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

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在使用Pytorch训练时，需要将“RANK_AFTER_ACC”环境变量赋值给“NODE_RANK”，使得ranktable路由规划生效。训练启动脚本（xxxx_train.sh）示例如下。其中“MASTER_ADDR”和“NODE_RANK”必须保持该赋值。 #!/bin/bash

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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KooMap服务如何保证数据和业务运行安全 KooMap服务采用传输存储加密，支持多租户管理，遵循GDPR和数据权限最小化原则，对于数据访问行为全程有日志记录和审计，并以合同形式明确约束数据使用范围，确保用户的数据和业务运行安全。 父主题： 服务咨询

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参数类型：string 取值说明：集群下有效的namespace，示例：default 取值约束：由小写字母、数字和中划线组成，且必须以字母开头 data 否 configMap资源的数据，由键和值组成 参数类型：dict 取值说明：用户自定义 关联关系 表2 关联关系说明 关系说明 关联节点 依赖关系

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申请KooMap公测 KooMap在公测阶段需要先申请并通过人工审核后才可以使用。 前提条件 由于公测期间资源有限，仅限已通过实名认证的华为账号申请公测。 申请步骤 您可参考如下操作步骤申请公测。 您可选择以下任一方式登录申请公测页面。 进入KooMap管理控制台，单击“立即申请”。

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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RoaringBitmap类型 GaussDB (DWS)自8.1.3集群版本开始，支持RoaringBitmap数据类型，用于存储位图数据集。 roaringbitmap数据类型支持行存，列存表。 表1 RoaringBitmap类型 名字 存储容量 描述 范围 RoaringBitmap

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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申请开通Cloud Map 对于首次接入应用平台的服务，需要申请开通Cloud Map。Cloud Map给不同的部门、产品创建了不同的集群，主要用来控制数据隔离和保障可靠性，不同的服务开通时会分配到不同的集群里。 开通Cloud Map代表生成订阅关系，放通了权限，业务的中间件

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CREATE TABLE HEAT_MAP_DATA.heat_map_table(id INT, value TEXT) TABLESPACE example1; gaussdb=# INSERT INTO HEAT_MAP_DATA.heat_map_table VALUES (1

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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使用ConfigMap和Secret提高配置灵活性 ConfigMap Secret

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、

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