分布式执行框架 GS_235100005 错误码： Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案：请使用INTERNAL

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人或者公开共享。 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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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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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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培训目标 深刻理解企业数字化转型及其发展趋势 提升企业高层对数字化转型的决心 学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论 初步具备基于自身企业现状设计转型路线的能力 培训内容 培训内容 说明 企业数字化转型 介绍企业数字化转型的背景、发展趋势和重要性，深刻解读华为数字化转型的核心目标及关键实现步骤。

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深刻理解企业数字化转型及其发展趋势 提升企业高层对数字化转型的决心 学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论 初步具备基于自身企业现状设计转型路线的能力 企业主导数字化转型的骨干技术人员（CTO、CIO等）： 深刻理解企业数字化转型必要性和重要性 学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论

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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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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AI应用的低门槛、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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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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查询无线健康度单个维度趋势 功能介绍 查询无线健康度单个维度趋势图，根据指标类型查询该指标趋势数据。 调用方法 GET URL /v1/ci/expmonitor/common/trend 表1 请求Query参数列表 名称 类型 是否必选 描述 param String 是 查询条件，param格式：

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软件DevOps云化发展的趋势 华为公司管理过程的变化 《科技想要什么》一书中，将科技比作生物。生物是在不断进化，伴随着科技生物的进化，科技生物的研发方法也在不断的进化。华为公司在过去三十年，从小型做硬件、做CT通信产品的公司，成为跨ICT公司，研发理念和思想上也在不断变化。经历

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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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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AI应用的低门槛、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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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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缺陷趋势分析与质量度量 CodeArts Defect内置多种数据分析功能，提供华为特有的缺陷修复效率、遗留DI趋势、三曲线分析等专业的缺陷监控度量指标，可以对产品开发和交付过程中的缺陷趋势、严重程度和解决时间等各项数据进行深入分析。缺陷处理情况清晰可见，帮助团队快速识别和解决潜

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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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查询播放流量趋势接口 功能介绍 查询播放 域名 流量数据。 如果不传入域名，则查询租户下所有播放域名的流量数据。 当查询租户级别流量数据时，参数app、stream不生效。 最大查询跨度31天，最大查询周期一年。 接口约束 该接口暂只支持查询部署在新版视频直播服务上的域名的相关数据（

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选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习

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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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