与该阻塞端口相连的网络内发生MAC漂移。 处理步骤 确认线缆连接正确，并查看是否仍然上报该告警。 Y=>2。 N=>10。 根据组网判断是否可以把同时检测到相同MAC的端口不配置在一个VSI中。 Y=>3。 N=>4。 修改配置，把发生学习到相同MAC的两个端口配置在不同的VSI中，查看是否仍然上报该告警。

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必备的知识和技能。 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

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威胁检测和分析的安全管理平台。着重呈现全局安全威胁攻击态势，统筹分析多服务威胁数据和云上安全威胁，帮助企业构建全局安全体系，呈现全局安全攻击态势。 主机安全服务（Host Security Service，HSS）是以工作负载为中心的安全产品，集成了主机安全、容器安全和网页防篡改

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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如何查看接口的mac地址 问题描述 如何查看接口的mac地址？ 解决办法 父主题： 常见FAQ

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ALM-157163598 MAC漂移告警 告警解释 MAC flapping detected, BdId = [BdId], Original-Port = [IfNameA], Flapping port 1 = [IfNameB], port 2 = [IfNameC].

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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提示 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID 该告警所对应的MIB节点的OID号。 INTEGER VLAN值。 OCTET 漂移MAC地址和端口。 对系统的影响 流量不能正常接收。 可能原因 原因1： 引起环路的接口配置在同一个VLAN中。 原因2： 线缆连接错误。 原因3：

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ALM-157155346 MAC漂移告警 告警解释 MAC flapping detected, VlanId = [VlanId], Original-Port = [IfNameA], Flapping port 1 = [IfNameB], port 2 = [IfNameC]

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ALM-157155346 MAC漂移告警 告警解释 MAC flapping detected, VlanId = [VlanId], Original-Port = [IfNameA], Flapping port 1 = [IfNameB], port 2 = [IfNameC]

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hwMacEntityUsageThreshold MAC表使用率超限告警门限 对系统的影响 MAC表使用率达到告警阈值后，有些MAC地址可能学习不到。 可能原因 MAC表使用率达到告警阈值80%。 处理步骤 删除不需要的静态MAC地址表项。参见命令mac-address static vlan。

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hwMacEntityUsage MAC表使用率 hwMacEntityUsageThreshold MAC表使用率超限告警门限 对系统的影响 MAC表使用率达到告警阈值后，有些MAC地址可能学习不到。 可能原因 MAC表使用率达到告警阈值80%。 处理步骤 删除不需要的静态MAC地址表项。参见命令mac-address

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下图为部分监控字段以及数值，具体数值根据采样周期和atop版本有所不同。下图仅供参考，具体数据以您实际数据为准。 图1 系统资源监控字段 主要参数说明如下： ATOP 行：主机名、信息采样日期和时间点。 PRC 行：进程整体运行情况。 #sys 及 user：内核态和用户态所占 CPU 的时间值。

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本地轻量化ServiceComb引擎仅作为本地开发调测，请勿用于商业使用。 本地轻量化ServiceComb引擎支持在Windows、Linux和Mac系统下使用。当运行环境为Mac系统时，需要将下载的Mac包放在“Users/xxx”目录下运行，其中xxx为当前登录系统的用户名。 父主题： 附录

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数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应用领域：应用于3D数字人文本和语音驱动场景，包括

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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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Linux版本 问题描述 Linux版本的Edge安装完成后，无法启动。 问题分析 出现该问题通常是因为安装Edge的主机后台进程过多或可用CPU太小，导致Edge在安装时，进程无法自动启动。 解决方法 请按照以下步骤，手动启动Edge进程： 执行如下命令，进入Edge安装目录中的scripts目录。

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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 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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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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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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