图3 基础信息 选择模式 自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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电商场景中，通常涉及首页推荐、购物车推荐、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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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大数据分析 人工智能应用 场景概述 2016年AlphaGo横空出世，4:1战胜李世石，17年又以3:0战胜世界围棋冠军柯洁，此后三年，星际，Dota2，德州扑克等均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与

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API（推荐） 查询API版本 实例管理 逻辑库管理 账号管理 监控管理 会话管理 应用示例

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API（推荐） 查询数据库引擎的版本 查询数据库规格 实例管理 备份管理 参数模板管理 配额管理 数据库代理 日志管理 标签管理 数据库用户管理 数据库管理 SQL限流 任务中心 智能诊断 HTAP-标准版 HTAP-轻量版 多租特性

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推荐告警 应用启动评估后，针对指定云服务会在评估过程中自动生成对应推荐告警。 本章节指导用户在应用详情页面下的推荐告警页签进行相关操作。 在“应用详情”页面，进入“推荐告警”页签。 选择未发布的实验条目，单击“批量发布告警规则”，可以将应用韧性Hub的推荐告警发布至CES/AOM平台。

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API（推荐） 查询数据库引擎的版本 查询数据库规格 实例管理 备份管理 参数模板管理 配额管理 数据库代理 日志管理 标签管理 数据库用户管理 数据库管理 SQL限流 任务中心 智能诊断 HTAP-标准版 HTAP-轻量版 多租特性

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WeLink 推荐 平台推送的知识内容统一归纳到WeLink推荐栏目，企业可以自由选择订阅平台推送内容，可以删除WeLink官方推荐的内容或选择订阅指定分类内容。 文章列表 企业管理员可删除WeLink官方推荐的内容。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。单击“WeLink推荐”>

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在推荐实例列表，勾选需要编辑的推荐实例，单击列表上方的“编辑”。 批量删除推荐实例 在推荐实例列表，勾选需要删除的推荐实例，单击列表上方的“删除”。 使推荐实例生效 在推荐实例列表，勾选一个或多个需要生效的推荐实例，单击列表上方的“生效”。 使推荐实例失效 在推荐实例列表，勾选一个或多个需要失效的推荐实例，单击列表上方的“失效”。

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可用区ID。 score Integer 推荐分数。 请求示例 设置对 云服务器 资源供给的地域和规格推荐，vCPU范围为2~8，内存范围为4096 MiB~8192 MiB；推荐结果对每个可用区下的每个规格打分，推荐策略为成本策略，接受推荐的区域为“region1”。 POST h

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规格推荐 独享节点规格推荐 应用服务网格性能与集群控制面（Master）节点资源息息相关，请您根据您的业务需求，选择合适的独享节点规格，以提高应用服务网格的可用性。 QPS（每秒请求数）总数 0~20000 20000~60000 节点规格 8U16G 16U32G 其中QPS总

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API（推荐） 引擎版本和规格 磁盘管理 实例管理 参数配置 版本升级 备份恢复管理 日志管理 SQL限流 管理数据库和用户 标签管理 配额管理 任务管理 回收站 插件管理

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精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。 内容审核 -文档 基于业界先进的深度学习及多模态审核模式，快速解析文档以及网页中的图文内容，精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分

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使用kubectl（推荐） kubectl配置指南 cci-iam-authenticator使用参考

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删除应用 （推荐） 功能介绍 根据应用id删除应用。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/applications/{app_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 是 String 参数解释： 应用id。 约束限制： 不涉及。

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