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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表1列出了所有的可用类型。数字操作符和相关的内置函数请参见数字操作函数和操作符。 表1 整数类型 名称 描述 存储空间 范围 TINYINT 微整数，别名为INT1。 1字节 0 ~ +255 SMALLINT 小范围整数，别名为INT2。 2字节 -32,768 ~ +32,767

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CCE集群支持添加ARM节点 负载均衡支持设置名称 4层负载均衡支持健康检查，7层负载均衡支持健康检查/分配策略/会话保持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker

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*集群类型 CCE集群：支持虚拟机节点。基于高性能网络模型提供全方位、多场景和安全稳定的容器运行环境。 CCE Turbo 集群：基于云原生基础设施构建的云原生2.0容器引擎服务，具备软硬协同、网络无损、安全可靠和调度智能的优势，为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。支持裸金属节点。

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别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式 支持多种 实时语音识别 模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用

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CCE集群支持添加ARM节点 负载均衡支持设置名称 4层负载均衡支持健康检查，7层负载均衡支持健康检查/分配策略/会话保持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker

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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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、Z00_BUFFER_NUMBER（不推荐使用）。 创表时可以指定存储层memtable的大小和个数。 Z00_BUFFER_SIZE为map类型，指定对应cf name和value值 ，value值取值范围2~32之间。 CREATE TABLE test6 (k int,p int,s int static

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环境变量、作业参数、脚本参数有什么区别和联系？ 打不开作业日志，返回404报错？ 配置委托时获取委托列表失败如何处理？ 数据开发创建数据连接，为什么选不到指定的周边资源？ 配置了SMN通知，却收不到作业失败告警通知？ 作业配置了周期调度，但是实例监控没有作业运行调度记录？ Hive SQL和Spark S

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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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有区块的加和等于100%。基本构成如下： 扇形 文本百分比 图例 查看饼图 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“日志管理”，进入日志管理页面。 在日志管理页面中，选择目标日志组和日志流，进入日志流详情页面。 选择“ 日志分析 ”。 请参考SQL分析语法输入查询和分析语句，设置查询和分析的时间范围，单击“查询”。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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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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表1列出了所有的可用类型。数字操作符和相关的内置函数请参见数字操作函数和操作符。 表1 整数类型 名称 描述 存储空间 范围 TINYINT 微整数，别名为INT1。 1字节 0 ~ +255 SMALLINT 小范围整数，别名为INT2。 2字节 -32,768 ~ +32,767

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T4、1/4 T4卡和1/8 T4卡。 请按需选择您所需要的类型和规格。 规格 表3 G6v型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps） 最大收发包能力 （万PPS） 网卡多队列数 GPU 显存 （GiB） 虚拟化类型 g6v.2xlarge

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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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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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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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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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该部分提供了对课程的详细描述，包括课程的目标和内容概述，帮助用户了解课程的学习内容和目的。 图3 课程介绍 开始学习按钮 通过单击查看按钮，可以进入该课程的学习界面。 图4 开始学习按钮 课程信息 在页面的右侧，显示了有关课程的更多信息，如课程标题、讲师和课程小节数等。在页面下方，显示了该课程的课

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环境变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。

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