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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围。分区剪枝是指对于分区

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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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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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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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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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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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。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度

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错误原因：系统内部错误。剪枝时，得到的内部参数为NULL。 解决办法：请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-01618: "get null for partition pruning" SQLSTATE: XX000 错误原因：系统内部错误。剪枝时，得到的内部剪枝结果为NULL。

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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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 语音处理理论和应用

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