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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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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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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域名 注册时间晚于备案时间 整改通知： 域名注册时间在备案时间之后。 可能原因： 可能是您的域名在备案存续期间过期后重新注册买回，导致注册时间在备案时间之后。 整改建议： 请您注销该域名备案信息并重新进行备案。 父主题： 互联网信息不准确

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图2 时间加上指定时长输出参数 表2 时间加上指定时长输出参数说明 参数 说明 时间 基础时间加上时间间隔后的时间字符串。 时间戳 系统为其生成的数字时间戳。 获取将来时间 用户可以通过指定时间间隔，时间间隔的单位来获取指定格式的将来时间。 输入参数 用户配置获取将来时间执行动作，如图3所示，相关参数说明如表3所示。

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需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。 temporal DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时

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在配置中，设置组件的年月日、背景颜色和时间条颜色等。 图4 时间展示配置 年月日 显示：是否显示年月日。 字体：设置年月日字体、颜色和大小等。 时间 显示：是否显示时间。 字体：设置时间字体、颜色和大小等。 星期 显示：是否显示星期。 字体：设置星期字体、颜色和大小等。 背景颜色：设置组件背景颜色。 时间条颜色：设置时间条背景颜色。

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如需手动修改系统时间，请参考此步骤： 图1 手动修改系统时间 在日期和时间区域，单击时间的下拉栏，在提示框中选择日期和时间，单击“确定”。 单击“保存”，完成系统时间修改。 完成后系统将自动重启Web服务，设置后需要重新登录系统。 如果需要启用时间同步服务，请参考此步骤： 图2 启用时间同步服务

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日期时间 日期时间组件用于记录时间信息，适用于填写出差、加班日期时间等场景，支持自动获取当前日期时间或自定义其他时间。 如果需要在页面显示当前日期时间，可使用“日期时间”，并勾选字段属性中的“禁用”属性，同时设置默认值为“当前日期”。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“日期时间”组件至表单设计区域，如图1。

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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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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 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

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在哪里可以进行课程学习？ 订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的微认证”个人中心，进行对应微认证学习。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“我的微认证”，进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证

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执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统，它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，采用Docker部署，已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。

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存储费用：自动学习作业的数据通过 对象存储服务 （OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。 综上，运行自动学习作业的费用 = 计算资源费用（2.43 元） + 存储费用 示例：使用专属资源池运行自动学习作业。计费项：标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习的图像分

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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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（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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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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ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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