文件格式介绍 在创建 CDM 作业时，有些场景下源端、目的端的作业参数中需要选择“文件格式”，这里分别介绍这几种文件格式的使用场景、子参数、公共参数、使用示例等。 CS V格式 JSON格式 二进制格式 文件格式的公共参数 文件格式问题解决方法 CSV格式 如果想要读取或写入某个CSV

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SQL语法格式说明 表1 SQL语法格式说明 格式 意义 [ ] 表示用“[ ]”括起来的部分是可选的。 ... 表示前面的元素可重复出现。 [ x | y | ... ] 表示从两个或多个选项中选取一个或者不选。 { x | y | ... } 表示从两个或多个选项中选取一个。

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default message." } JSON格式约束 满足JSON格式要求。 JSON格式中必须有Default协议。 整个JSON消息的大小不超过256KB。 JSON消息计算 选择不同的协议，生成的JSON格式消息的大小不同。JSON格式消息的字节数包含消息框中显示的花括号、双引

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模板格式消息说明 模板格式消息指固定格式的消息，可以通过tag的方式来处理变量的部分。 通过模板发送消息，建议消息大小不超过256KB，模板格式消息如下所示： { "message_template_name":"confirm_message", "tags":{

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 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 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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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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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。 成

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0 - 0 2019-06-05 00:00:00 PGW 1 - 0 时间格式 待标注文件必须包含一列时间数据，系统会自动识别时间格式。当前系统支持的时间格式如表3所示。 表3 当前系统支持的时间格式 格式 样例 yyyy/MM/dd HH:mm:ss 2019/07/01 12:00:00

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视频码率。 frame_rate Integer 视频帧率。 codec string 视频编码格式。 表6 Audio参数说明 参数 类型 说明 codec string 音频编码格式。 sample Integer 音频采样率。 channels Integer 音频信道。 bitrate

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执行以下步骤对SQL查询进行格式化： 选择需要格式化的SQL查询。 在工具栏中单击，格式化查询。 按“Ctrl+Shift+F”或在主菜单中选择“编辑 > 格式化”。 查询被格式化。 下表描述了查询格式化的具体规则 。 表1 查询格式化规则 语句 子句 格式化规则 SELECT SELECT

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi

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操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：

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使用CSV格式写日志 前提条件 log_destination的值设置为csvlog。 logging_collector的值设置为on。 csvlog定义 以“逗号分隔值” 即CSV（Comma Separated Value）的形式发出日志。 以下是简单的用来存储CSV形式日志输出的表定义：

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