购买时提示选取账号应该如何选取？选择经销商、客户经理、运营经理？ 不需要选择，直接购买即可。如图1。 图1 购买时不需选择账号 父主题： 微认证购买常见问题

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云上安全设计原则 原则1：基于业务价值制定安全目标 安全是一项系统工程，从建设成本和方案上看有较大的弹性空间。那么如何衡量安全、合规的投资预算呢？ 识别合规要求：华为云建议客户优先分析业务的合规要求，比如可以根据等级保护的规则匹配业务系统的安全等级，或和业务团队共同识别业务的行业要求（如支付行业需要满足PCI

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Landing Zone总体设计原则 不需要把企业内部的完整组织结构映射到华为云上，只把那些负责管理IT系统的组织单元（如部门、分公司）和使用IT资源的用户映射到华为云上。如行政部门不管理、不查看、不操作任何云上IT资源，就不需要在华为云上创建一个对应行政部门的组织；如财务小张不

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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步长。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。

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机会点重复处理原则？ PCE机会点重复处理原则：当多个PO或者HO出现重复时，仅允许一个PCE机会点通过。 多个PO重复：原则上以“机会点验证通过”的提交时间点为准；伙伴提交的机会点状态为“机会点验证通过”后，不再接受其他伙伴提交的重复机会点。 PO和HO重复：HO以提交时间点为准，PO以

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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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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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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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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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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分

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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分

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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分

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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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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。

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x | y | ... } * 表示从两个或多个选项中选取多个，最少选取一个，最多选取所有选项。 [ x | y | ... ] * 表示从两个或多个选项中选取多个或者不选。 &<1-n> 表示符号&的参数可以重复1～n次。 # 由“#”开始的行表示为注释行。 修订记录 文档版本

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AR地图服务通过AR地图生产和AR地图运行来实现基于视觉定位（VPS）的AR内容展示和AR导航。应用到具体项目时，应妥善选取场景。若场景选取不合适，可能导致视觉定位效果不佳，影响最终的AR内容展示和AR导航。 场景选取总体原则： VPS定位能力与人的视觉定位能力类似，需要捕捉环境中的特征点作为定位依据。如果面对某

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