组织 Organizations

} } } 状态码 状态码 描述 200 修改一个策略组的部分或者所有策略项的响应。 400 由于包含语法错误，当前请求无法被 服务器 理解。 401 鉴权失败。 403 没有操作权限。 404 找不到资源。 405 请求中指定的方法不被允许。 500 服务内部错误，具体返回错误码请参见错误码说明。

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} } } 状态码 状态码 描述 200 查询策略组中的策略项的响应。 400 由于包含语法错误，当前请求无法被服务器理解。 401 鉴权失败。 403 没有操作权限。 404 找不到资源。 405 请求中指定的方法不被允许。 500 服务内部错误，具体返回错误码请参见错误码说明。

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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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查询有效的策略 功能介绍 查询指定策略类型和账号的有效策略信息。当前此接口不支持查询服务控制策略（service_control_policy）。此操作只能由组织的管理账号或作为服务委托管理员的成员账号调用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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策略授权的示例 暂不涉及。 父主题： 开通云运维中心并授权使用

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如何获得微认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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查看路由策略中的策略节点 操作场景 本章节指导用户查看策略节点信息，包括策略节点的节点号、匹配模式、匹配条件以及策略值。 操作步骤 进入路由策略列表页面。 在路由策略列表中，单击目标路由策略名称。 进入路由策略详情页面，查看策略节点的详细信息。 父主题： 路由策略

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买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。

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追加：在AS_Path的左侧位置中追加策略中设置的值。 替换：替换路由原有的AS_Path为路由策略中设置的值。 删除：删除路由原有AS_Path中的指定值。 AS_Path值的填写要求如下： 格式为x或x.y的整型数字，其中x的范围为1-65535, y的范围为0-65535。

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查看路由策略中的策略节点 操作场景 本章节指导用户查看策略节点信息，包括策略节点的节点号、匹配模式、匹配条件以及策略值。 操作步骤 进入路由策略列表页面。 在路由策略列表中，单击目标路由策略名称。 进入路由策略详情页面，查看策略节点的详细信息。 父主题： 路由策略

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PA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出E CS 或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。CCE容器实例弹性到CCI

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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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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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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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Standard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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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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算；

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Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。

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