AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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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考察模型逻辑 虽然模型的思考过程是个黑盒，但可以通过反问模型答案生成的逻辑或提问模型是否理解任务要求，考察模型生成的逻辑，提升模型思维过程的可解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案，可以反问模型回答的逻辑，有时可以发现错误回答的根因，并基于此修正提示词。 在反问时需要指

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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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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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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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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自动学习为什么训练失败？ 当自动学习项目训练失败时，请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号的费用中心，检查是否欠费。 是，建议您参考华为云账户充值，为您的账号充值。 否，执行2。 检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求： 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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在哪里可以进行课程学习？ 开发者认证订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的开发者认证”个人中心，进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的开发者认证”，进行对应开发者认证学习。如图2 图2

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自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是

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可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件； 作业发起方配置 TICS 的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TI CS 提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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nytime均可学习； 便捷：无需部署、使用便捷，一键进入学习环境学习进度实时跟踪，维护省心； 动态：实训沙箱（系统镜像、软件版本）、课程资源跟随技术发展动态更新； CAD、CAE、EDA、MES等工具链的教育版及课程资源； 职业标准导向的认证体系，职业课程学习、认证，提供能力评价标准。

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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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主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失 问题描述 进行主机深度采集后，在资源详情中查看采集的基本信息和规格信息，发现存在部分信息缺失的情况。 问题分析 出现该问题，可能是在安装Edge主机上的Linux采集脚本时，UNIX换行符格式不正确。正常情况下，Linux系统使用“LF”作

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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； 支持控制流和数据流的分离

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