Windows操作系统为什么要安装并更新virtio？ 为什么要安装virtio驱动？ virtio是为 弹性云服务器 提供高性能磁盘和网卡的半虚拟化驱动（virtio driver）。 标准的Windows系统不会自带virtio driver。 平台提供的公共镜像默认已安装virtio。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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低成本及快速扩缩容特性，竞享实例为系统提供可变容量以应对流量洪峰。自动化是这项业务的关键，所以客户需要进行业务容错性改造，实现任何一个或一些实例出现故障（被回收）时，可自行替换并继续运行，无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来

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为什么要隐藏 域名 的所有者信息？ 成功注册域名后，您的域名注册信息，例如域名所有者、联系邮箱等将被存储到WHOIS数据库中，任何人都可以公开查询到这些信息，隐私无法保障。 为了保护域名所有者的隐私，ICANN（The Internet Corporation for Assigned

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为什么NameNode UI上显示有一些块缺失 问题 回滚成功后，为什么NameNode UI上显示有一些块缺失？ 回答 原因：具有新id/genstamps的块可能存在于DataNode上。DataNode中的块文件可能具有与NameNode的回滚image中不同的生成标记和长

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为什么NameNode UI上显示有一些块缺失 问题 回滚成功后，为什么NameNode UI上显示有一些块缺失？ 回答 原因：具有新id/genstamps的块可能存在于DataNode上。DataNode中的块文件可能具有与NameNode的回滚image中不同的生成标记和长

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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基于请求内容发布策略对一些服务为什么没有生效？ 更多 流量监控 Pod刚刚启动后，为什么不能立即看到流量监控数据？ 总览页面上的时延数据为什么不准确？ 流量监控拓扑图中为何找不到我的组件? 更多 添加服务 添加的对外访问方式不能生效，如何排查？ 一键创建体验应用为什么启动很慢？ 一键创

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步就位是不现实的。 不能贷款过多，否则无法承担月供。 架构可以一开始简单些，原始一些，但基本的质量和NFR还是需要满足的；而一旦找对业务方向，又需要快速展开，所以架构在初期具备一定的扩展能力还是需要的。 要定期清理债务，房贷车贷过多，即使是有力偿还，生活质量也会下降，脱离了原始购房改善生活质量的初衷。

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微认证课程学习的形式是什么样的？ 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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或950808）与我们联系。 常见问题 为什么要下线旧版自动学习？ ModelArts自动学习是帮助用户实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。ModelArts团队对自动学习模块进行了架构与前端页面的升级，新版自动学习已于2023年6月上线，并已作为主入口面向

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没开没有什么区别。针对这种情况，是因为团队没有尝到站会的价值带来的好处，团队没有概念，同样缺乏最佳实践。 综上，不管是第一种还是第二种情况，都需要对站会的价值进一步理解，也就是为什么要开站会，它的意义是什么？然后，都需要明确正确的站会应该怎么样开？最后，都需要一些最佳实践和关键点来帮助团队开好站会。

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图1 学生管理 图2 添加班级 图3 删除班级 教学班中可添加需参与学习的学⽣，添加学⽣：通过专业、班级选择，将学⽣批量添加⾄课程， 图4 添加学⽣ 或通过分享班级码，学⽣⾃⾏加⼊课程。 图5 班级码 可对学⽣进⾏调动班级或移出班级等操作。 图6 调动/移除班级 单击“教研组管

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对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练

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Standard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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鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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需求。不过，要熟练使用AstroFlow，还需要进行一些基础和深入的学习。这里，我们为您总结了用户咨询的高频问题和搭建经验，并制定了一套完整的学习计划，希望对您的使用有所引导及帮助。 1、快速了解AstroFlow 通过AstroFlow图说和产品介绍，快速了解什么是AstroFlow，单击产品介绍，了解更多。

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