修改操作用户密码 操作场景 出于 MRS 集群安全的考虑，“人机”类型系统用户密码必须定期修改。该任务指导用户通过MRS Manager完成修改自身密码工作。 如需对用户修改的密码使用新的密码策略，请先修改密码策略，再参考本章节修改密码。 对系统的影响 修改MRS集群用户密码后，如果

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创建MRS操作用户 如果您需要对您所拥有的 MapReduce服务 （MapReduce Service）进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），通过IAM，您可以： 根据企业的业务组织，在您的华为云

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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预置转码模板的作用？ 媒体处理服务内置大量常用的音视频转码模板，已包含转码输出文件所支持的全部格式，包括分辨率、编码格式等。所以使用预置转码模板不仅能提高转码效率，还能减少自建转码模板配置错误导致的转码失败问题。转码预置模板可以在媒体处理服务控制台的“全局设置 > 预置模板”界面查看。

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修改操作用户密码 操作场景 出于MRS集群安全的考虑，“人机”类型系统用户密码必须定期修改。该任务指导用户通过MRS Manager完成修改自身密码工作。 如需对用户修改的密码使用新的密码策略，请先修改密码策略，再参考本章节修改密码。 该章节操作仅适用于MRS 3.x之前版本集群。

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。

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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

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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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进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。

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短信应用的作用是什么？ 短信应用是用户使用短信服务的载体。创建应用后，系统会自动分配全局唯一的APP_Key和APP_Secret，并提供APP接入地址。其中，APP_Key和APP_Secret是用户身份的唯一标识，调用短信业务API时需携带，用于认证鉴权。 父主题： 应用问题

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创建iDME操作用户（OrgID授权） 公有云场景下，部署在基础版数据建模引擎上的应用运行态和数字化制造基础服务（MBM-F）使用的是OrgID用户进行登录。当您需要将应用给企业不同部门（员工）或者不同的最终用户使用时，可以在您的华为账号中，通过创建组织和添加组织成员实现。 本节

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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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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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管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优，如learning rate、batch size等自动的调参策略；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，为了满足精度需求，模型通常达到几十层，甚至上百层，参数规模达到百兆甚至

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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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支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上

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