常用概念 应用：可以将应用理解为完成某项完整业务场景的软件系统。应用一般由多个微服务组成，应用里面的微服务能够相互发现和调用。 微服务：完成某项具体业务功能的软件系统。微服务是独立开发、部署的单元。 微服务实例：将微服务采用部署系统部署到运行环境，就产生了实例。可以将实例理解为一个进程，一个微服务可以部署若干实例。

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本节介绍DESS常用概念，了解这些概念有助于您理解后续相关操作。区域（Region）是地理位置的隔离，可以在地理上将一个国家划分为不同的区域，基于就近原则选择区域。就近原则有助于缩短网络时延，提升业务访问。可用分区（Availability Zone）是同一服务区内，电力和网络互相独立的地理区域，一般是一个独立的物理机房，这样可以保证可用

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常用操作导航 在使用 裸金属服务器 时，您可能会遇到各种问题，比如远程登录、扩容磁盘、重装操作系统、备份 服务器 等。为方便您获取这些场景的操作指导，本文提供了常用操作的导航。 权限配置 在您开始创建裸金属服务器之前，可能会根据企业的业务组织，在您的华为云账号中，给企业中不同职能部门的员

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常用调试方法 前端调试方法 调试工具 父主题： 卡片配置指南

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示例：常用操作 示例1 在完成以下示例前，需要先创建存储过程。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 create or replace procedure testproc ( psv_in1 in integer, psv_in2

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常用概念 元数据采集 DAS将对实例的库、表、字段等元数据信息由实时查库，升级为后台任务的定期采集，并保存到DAS的数据库中。

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常用概念 实例 集群 数据库参数模板 区域和可用区 数据库连接数 内存 磁盘容量

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添加常用卡片 常用卡片介绍 产品数字化作业流卡片 轻量化模型卡片 父主题： IPDCenter Space服务使用指南

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常用API介绍 HDFS Java API接口介绍 HDFS C API接口介绍 HDFS HTTP REST API接口介绍 父主题： HDFS应用开发常见问题

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示例：常用操作 示例1 创建数据库连接、创建表、插入数据示例 此示例将演示如何基于 GaussDB 提供的JDBC接口开发应用程序。执行示例前，需要加载驱动，驱动的获取和加载方法请参见JDBC包、驱动类和环境类。 1 2 3 4 5 6 7 8 9

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示例：常用操作 import psycopg2 import os # 从环境变量中获取用户名和密码 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象 conn=psycopg2.connec

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示例：常用操作 示例1 此示例将演示如何基于GaussDB提供的JDBC接口开发应用程序。执行示例前，需要加载驱动，驱动的获取和加载方法请参考JDBC包、驱动类和环境类。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

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示例：常用操作 import psycopg2 import os # 从环境变量中获取用户名和密码 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象 conn=psycopg2.connec

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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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训练基础镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表

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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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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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