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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String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label

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如何获得微认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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如何解决VPN连接无法建立连接问题？ 登录控制台，进入“ 虚拟专用网络 > 企业版-VPN连接”页面。 在VPN连接列表中，单击目标VPN连接“操作”列的“修改策略配置”，查看该VPN连接对应的IKE策略和IPsec策略详情。 检查云上VPN连接中的IKE策略和IPsec策略中的协商模式和加密算法是否与远端配置一致。

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如何解决VPN连接无法建立连接问题？ 登录控制台，进入“虚拟专用网络 > 企业版-VPN连接”页面。 在VPN连接列表中，单击目标VPN连接“操作”列的“修改策略配置”，查看该VPN连接对应的IKE策略和IPsec策略详情。 检查云上VPN连接中的IKE策略和IPsec策略中的协商模式和加密算法是否与远端配置一致。

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度大，效率低，影响业务发展。 解决方案 数据集成FDI是ROMA Connect的数据集成组件，支持多种数据类型之间灵活、快速、无侵入式的数据集成和转换，为业务系统之间建立有效的数据连接。 本章节介绍如何通过ROMA Connect的数据集成，把业务系统A中的数据进行格式转换后，

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如何解决VPN连接无法建立连接问题？ 登录控制台，进入“虚拟专用网络 > 企业版-VPN连接”页面。 在VPN连接列表中，单击目标VPN连接“操作”列的“修改策略配置”，查看该VPN连接对应的IKE策略和IPsec策略详情。 检查云上VPN连接中的IKE策略和IPsec策略中的协商模式和加密算法是否与远端配置一致。

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如何解决VPN连接无法建立连接问题？ 检查云上VPN连接中的IKE策略和IPsec策略中的协商模式和加密算法是否与远端配置一致。 如果第一阶段IKE策略已经建立，第二阶段的IPsec策略未开启，常见情况为IPsec策略与数据中心远端的配置不一致。 如果客户本地侧使用的是CISCO

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如何解决VPN连接无法建立连接问题？ 检查云上VPN连接中的IKE策略和IPsec策略中的协商模式和加密算法是否与远端配置一致。 如果第一阶段IKE策略已经建立，第二阶段的IPsec策略未开启，常见情况为IPsec策略与数据中心远端的配置不一致。 如果客户本地侧使用的是CISCO

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DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id dataset_name String 数据集名称 features Array of strings 数据集特征集合 请求示例 获取纵向联邦作业详情 get https://100

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参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 响应参数 无 请求示例 保存纵向联邦作业 put https://100

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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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如何创建一个表单 AstroFlow中的应用由表单和流程组成。表单由多个组件组成，是数据填报和收集的工具。应用创建后，需要为其添加一个或多个表单。在AstroFlow的表单编辑器中，通过表单设计、表单设置和发布表单三步，即可快速创建一个表单。 步骤1：新建一个空白的表单页面 通过新增“表单页面”，新建一个空白的表单。

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长度1-64个字符，仅支持字母或下划线开头。 数据配置 数据集 在下拉列表中选择数据集。 数据集版本 在下拉列表中选择数据集版本。 训练数据比例 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下，会将数据集分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

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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；

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指令监督微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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数据配置 数据集 在下拉列表中选择步骤一：创建微调数据集创建的“智能分析数据集”。 数据集版本 在下拉列表中选择数据集版本。 训练数据比例 填写训练数据比例，如果填为0，则任务不执行训练阶段。 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下，会将数据集分成训练集

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AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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