解决方案集成商从边缘应用中心选择自己的需要的边缘应用，一键快速部署到边缘节点，及时响应市场需求，快速推进项目落地，把握住商业机会。 边缘硬件中心：促成硬件提供商与解决方案集成商双赢 边缘硬件中心的主要功能是硬件提供商可以发布与 IEF 兼容的硬件产品，边缘计算解决方案集成商可以在边缘硬件中

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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格限制，其硬件规格和运行环境要求如表1和表3所示。 IoT边缘服务对部分常见硬件提供认证，同时与昇腾芯片深度集成，提供高性能、低成本的边缘AI推理算力。认证设备见表4。 如需边缘节点（专业版）的主备方案，则要预留备节点的硬件资源，规格与主节点一致。 表1 硬件规格要求 场景 规格要求

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0/0/22和GE0/0/23配对）支持硬件Bypass功能。 更详细的硬件介绍请参见《HUAWEI USG6000E系列硬件指南》。 USG6301E-C（TianGuan310）, USG6501E-C（TianGuan510） 图1 USG6301E-C（TianGuan310）

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硬件介绍 本章节以USG6525E为例，其他机型与USG6525E存在少许差异，具体请参见《HUAWEI USG6000E 产品文档》中“安装>硬件指南>硬件介绍”。USG6000E-Sxx系列请参见《eKitEngine USG6000E 产品文档》中“安装>硬件指南>硬件介绍”。

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硬件介绍 USG12000的介绍以USG12004为例，其他机型与USG12004存在差异，具体请参见《HiSecEngine USG12000系列 硬件指南》。 图1 USG12004外观 表1 USG12004组成结构说明 1、机箱眉头 2、正面的ESD插孔 3、电源模块PM

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硬件准备 首先需要准备一台Linux系统的物理 服务器 作为镜像制作服务器（即宿主机），以及一台用于登录宿主机的本地Windows跳板机（物理服务器或虚拟机）。 制作x86镜像选用x86服务器，制作ARM镜像选用ARM服务器。推荐宿主机ISO镜像为： x86：CentOS 7.x ARM：Ubuntu

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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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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某

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安全容器：当前仅物理机支持，提供虚机级别的隔离 普通容器：Cgroups隔离 提供虚机级别的隔离 边缘基础设施管理 不支持 支持管理智能边缘小站 不支持 产品架构 图1 CCE产品架构 计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支

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业知识与场景需求的深度融合，为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案，帮助企业解决特定的业务问题。 方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算，结合华为昇腾算力，为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力，结合

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创建的业务资源。除此之外，您还可以实时查看边缘小站和相关云服务的监控数据，以便及时了解小站资源使用情况和云服务运行情况。 边缘小站 注册边缘小站 管理边缘小站 业务资源 在边缘小站管理业务资源 监控数据 边缘小站监控指标 边缘小站监控指标 监控云服务 05 实践 弹性云服务器 （Elastic

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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备注（基础版/专业版） IoT边缘平台服务 节点/应用管理 注册节点、部署应用个数 免费 可免费添加边缘节点进行管理，免费添加应用部署到边缘节点。 边缘设备管理 按设备个数/天 边缘设备数<=1000 免费； 边缘设备数>1000：0.016元；（增量部分） 设备数是指通过IoT边缘创建的设备数量

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边缘节点部署模式下创建节点，该如何配置资源分配策略？ 使用场景 购买计算节点页面，选择边缘部署模式。 操作步骤 进入购买计算节点页面。 部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下， TICS 服务可以按照选取的规格，为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下，使用的纳管节点为

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通信管理 精准调度 支持边缘业务精准调度，结合全局事件推送规则配置，实现全局事件的精准推送和远距离推送。 拓扑管理 支持RSU的网络拓扑管理。 边缘管理 边缘硬件 支持选用不同边缘硬件，包括基于鲲鹏、X86、ARM架构的各种硬件。 边缘运维 支持以标准化的方式管理边缘应用的版本、配置，

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支持管理多个业务面，实现云边、云端协同管理、远程监控管理多版本边缘计算引擎、统一监控运维告警指标、以及边缘硬件认证等能力。 IoTEdge业务面边缘计算引擎： IoTEdge专业版/基础版边缘计算引擎：边缘网关作为边缘运行的业务面，支持容器应用和进程应用的管理，通过协议驱动应用对

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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