数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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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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数据迁移进阶实践 通过数据开发使用参数传递灵活调度 CDM 作业 通过数据开发实现数据增量迁移 通过CDM节点批量创建分表迁移作业 案例：车联网大数据业务上云 案例：贸易数据统计与分析 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用

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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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效监控，并及时采取有效措施持续降低安全风险，消除安全事件带来的损失。 云防火墙服务 CFW：是新一代的云原生防火墙，提供云上互联网边界和VPC边界的防护，包括：实时入侵检测与防御，全局统一访问控制，全流量分析可视化，日志审计与溯源分析等，同时支持按需弹性扩容，是用户业务上云的网络安全防护基础服务。

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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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Caffe算子边界 对于Caffe框架，当算子的输入维度不是4时，如果存在axis参数，不能使用负数。 “.om”模型支持的Caffe算子边界如表1所示。 表1 Caffe算子边界 序号 算子 含义 边界 1 Absval 对输入求绝对值 【输入】 1个输入 【参数】 engin

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表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √

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使用预置框架构建 自定义镜像 原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。

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jupiter</groupId> <artifactId>junit-jupiter</artifactId> <version>RELEASE</version> <scope>test</scope> </dependency> 对于Gradle项目，请将以下行添加到build.gradle中：

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path=/opt/huawei/certs/xxxService/xxxMicroService/xxxMicroService.ini #STS微服务证书路径，基础设施即代码（Infrastructure as Code，简称IaC）会将证书放在固定路径下，格式为/opt/huawei/certs/服务名/微服务名/微服务名

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使用Spring Cloud框架实现应用开发 Spring Cloud概述 准备工作 开发指导 实践案例

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远程过程调用（Remote Procedure Calls，RPCs），从而可以在多个节点上并发执行。此外，Ray还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和

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：《OBS SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing

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2020-05-18 变更点如下： Jupyterlab环境编辑界面菜单调整、新增时序数据算子、新增Box-Cox变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环

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nvidia_smi.NVMLError as error: print(error) print(table) return func(*args, **kwargs) return wrapper 执行pynvml命令。

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强等特点。 图4 研讨互动智慧教室 智慧教室结合不同的空间建设类型，涵盖如下子系统模块： 录播巡课及资源点播系统：实现常课堂授课过程的常态化录制和积累，在录制的同时支持教学督导员及管理者在线实时巡课、历史巡课，并对课堂进行评价； AI录播视频智能分析系统：依托边缘计算节点实现无感

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