学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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关联FPGA镜像与弹性 云服务器 镜像 功能介绍 本接口用于创建FPGA镜像与弹性云 服务器 镜像之间的关联映射关系。 目前仅“华北-北京一、华东-上海二、华南-广州”区域支持，其他区域暂未支持。 URI POST /v1/{project_id}/cloudservers/fpga_i

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实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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protected Boolean 该FPGA镜像是否受保护。 受保护是指，该FPGA镜像与创建弹性云服务器使用的镜像关联，此时，不可以执行删除FPGA镜像的操作。 message String FPGA镜像的附加信息。 metadata Object FPGA镜像的元数据信息。 log_directory

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下载开发套件 用户购买 FPGA加速云服务器 后需要获取或更新FPGA开发套件，通过GitHub开源平台可以获取FPGA加速云服务器的FPGA开发套件，关于套件获取的具体操作请参见README中的“开发套件的下载”。 父主题： 使用前准备

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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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解关联FPGA镜像与弹性云服务器镜像 功能介绍 本接口用于删除FPGA镜像与弹性云服务器镜像之间的关联映射关系。 目前仅“华北-北京一、华东-上海二、华南-广州”区域支持，其他区域暂未支持。 URI DELETE /v1/{project_id}/cloudservers/fpg

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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。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架

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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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根据界面提示，输入弹性云服务器密码。 图3 输入用户名和密码（假设用户名为root） 登录Linux弹性云服务器（FPGA加速型） FPGA加速型云服务器的镜像使用CentOS 7.3 64bit图形化界面，如果您登录的是FPGA加速型云服务器，且该云服务器除了root账号以外，

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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ModelA

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protected Boolean 该FPGA镜像是否受保护。 受保护是指，该FPGA镜像与创建弹性云服务器使用的镜像关联，此时，不可以执行删除FPGA镜像的操作。 message String FPGA镜像的附加信息。 metadata Object FPGA镜像的元数据信息。 log_directory

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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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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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企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署

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实现投票 使用说明 在实现会签章节中，通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能，本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录AstroZero服务控制台，单击“旧版入口”，进入经典版应用开发页面。

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查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参

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