基础指标：Flink指标 介绍通过Flink服务上报到AOM的指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Flink服务监控指标 分类 指标 指标含义 单位 CPU flink_jobmanager_Status_JVM_CPU_Load JobManager中JVM的CPU负载。 无

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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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指标 指标是一种文本组件，用于在可视化页面中显示指标数据。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“指标”组件至画布空白区域，如图1。 图1 指标 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。

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基础指标：容器指标 介绍通过CCE的kube-prometheus-stack插件或者自建K8s集群上报到AOM集群容器指标的类别、名称、含义等信息。 表1 CCE/自建K8s集群容器指标 Target名称 Job名称 指标 指标含义 serviceMonitor/monitoring/coredns/0

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基础指标：Modelarts指标 介绍Modelarts通过Agent上报到AOM的指标。 表1 Modelarts通过Agent上报到AOM的指标 指标类别 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 CPU ma_container_cpu_util CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。

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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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下面示例创建了一个名为configmap-test的ConfigMap，ConfigMap的配置数据在data字段下定义。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap-test data: # 配置数据

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部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink

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时更新，当您更新ConfigMap的数据后，Pod中引用的ConfigMap会同步刷新。 创建ConfigMap 下面示例创建了一个名为configmap-test的ConfigMap，ConfigMap的配置数据在data字段下定义。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap

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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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基础指标：虚机指标 介绍通过ICAgent上报到AOM的虚机指标的类别、名称、含义等信息。 表1 虚机指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 网络指标 aom_node_network_receive_bytes 下行Bps 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，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

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基础指标：IoTDA指标 介绍IoTDA服务上报到AOM的监控指标，包括指标的类别、名称、含义等信息。 表1 IoTDA服务监控指标 指标类别 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 设备总数 iotda_device_status_onlineCount 在线设备数 统计租户在当前实例/资源空间下的在线的设备数量

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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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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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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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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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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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ConfigMap 删除指定namespace下的ConfigMaps 查询指定namespace下的ConfigMaps 创建ConfigMap 删除ConfigMap 查询ConfigMap 更新ConfigMap 替换ConfigMap 父主题： Kubernetes API

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在快捷入口选择“运营中心”，进入运营中心。 在左侧导航栏选择“指标模板库”。 从指标模板库查找所需指标模板，单击选中的模板，当前支持的指标模板如表1所示。 如果指标模板库中未找到所需模板，用户可在“指标管理”页面创建符合业务需要的指标。 表1 指标模板 分类 指标模板名称 描述 通用 页面浏览量（PV）计算模板

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