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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m；1000节点规模设置为350m；2000节点规模设置为500m。 内存限制值 = （200Mi + 节点数 * 1Mi + PVC数 * 0.2Mi）* 1.2 everest-csi-driver： CPU限制值：200及以下节点规模设置为300m；1000节点规模设置为5

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超高I/O型：该类型实例提供超低SSD盘访问延迟和超高IOPS性能，适用于高性能关系型数据库、NoSQL数据库（如Cassandra、MongoDB）、ElasticSearch搜索等场景。 AI加速型：AI加速型节点实例，搭载高性能、低功耗的海思Ascend 310 AI处理器，实现快速高效地处理推理和图像识别等工

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的证书链，增加了网络传输开销和证书的校验时长。四层到的CA结构如图 四层到七层的CA结构所示。 从属CA的路径深度，即当前CA可以签发下级CA的层次数量，用于控制证书链深度。 图1 单层CA结构 图2 两层CA结构 图3 三层CA结构 图4 四层到七层的CA结构 父主题： 私有CA管理最佳实践

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怎么配置无线终端设备的二层漫游功能？ AR+AP、AR+LSW+AP组网场景下，在iMaster NCE-Campus上正常配置AP设备的SSID后，即可自动实现无线终端设备的二层漫游。

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浏览器 类型 目前适配的主流浏览器类型包括： Chrome浏览器：支持和测试最新的3个稳定版本 Firefox浏览器：支持和测试最新的3个稳定版本 Microsoft Edge浏览器：Win10默认浏览器，支持和测试最新的3个稳定版本 IE浏览器：不再进行支持与测试。 推荐使用Ch

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参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 参数a非DOUBLE类型时，会隐式转换为DOUBLE类型后参与运算。 p 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数p的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 参数p非DOUBLE类型时，会隐式转换为DOUBLE类型后参与运算。

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 当参数a非BIGINT类型时，会隐式转换为BIGINT类型后参与运算。 b 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数b的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 当参数b非BIGINT类型时，会隐式转换为BIGINT类型后参与运算。

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方案 集群节点数超过200时，各节点划分到不同子网，各子网通过核心交换机三层互联，每个子网的节点数控制在200个以内，不同子网中节点数量请保持均衡。 集群节点数低于200时，各节点部署在同一子网，集群内通过汇聚交换机二层互联。 MN × 2 + CN × 5 + DN × n （

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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 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

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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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