ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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缺乏安全事件实时响应能力，系统防御能力脆弱 应用运维周期已过，存在未修复的漏洞 应用系统的复杂性，导致安全更新滞后 随着远程办公的发展，应用系统攻击面也随之扩大，业务持续性风险增加 方案架构 图1 中云网安AI防护者方案架构 图2 中云网安AI防护者部署架构 方案架构说明： 基线设施即服务

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高速网络栈架构图 基本功能 网络管理 AI参数面网络通过先进的RDMA语义和物理RoCE协议，来提供节点间低时延和大带宽高速通信。在AI训练推理多租户多任务场景下，可以通过参数面子网和端口为 裸金属服务器 内每张NPU卡分配独立的IP地址，用于参数面网络通信，属于同一个参数面子网内的裸金属

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程的工序模型为：“SMT-波峰焊-测试-老化”。排程的需求难点如下： SMT工序 SMT称为表面贴装或表面安装技术。它是一种将无引脚或短引线表面组装元器件安装在印制电路板（PCB）的表面或其它基板的表面上，通过回流焊或浸焊等方法加以焊接组装的电路装连技术。 SMT车间有多条生产线

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对业务场景为简单场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器

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的熟悉，学习难；AI现场开发过程中常会遇到难点问题、新特性理解不深入，问题求助响应慢；模型运行依赖多，开发环境搭建复杂；工具链种类多，学习周期长。 专业人才短缺：客户虽然有专业的AI算法工程师团队，但不了解CANN与昇腾底层，在开发过程中遇到底层问题疑难问题难以处理。算法工程师定

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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DeadlineExceed. Description: context deadline exceed。 图1 提示信息 可能原因 链代码的编译需要耗费资源。经实验统计，Go链码的编译每个peer需要消耗200MB内存，Java链码每个peer需要消耗500-600MB内存。如果您的机器规格较小（如

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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日志管理”查看操作日志。 √ × iDEE业务面功能依赖的角色权限 如果系统默认角色不能满足您的要求，您还可以自定义角色和为自定义角色添加成员来进一步对iDEE业务面（如工作台、权限管理和日志管理）的增删改查权限进行配置，从而做到更加精细化的权限控制。 表4 iDEE业务面功能依赖的角色权限 功能模块

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商用 千亿规格限制说明 2021年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增业务面任务中心功能 业务面任务中心功能，可以查看图当前正在运行和历史上运行过的异步任务。 商用 业务面任务中心 2 新增重启图功能 当图例处于运行中（但是访问图有未知异常）、导入中、导出中、清除

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预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工

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算法API 最短路径（Shortest Path）(1.0.0) 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets）(1.0.0) 标签传播（Label Propagation）(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题： 业务面API

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仅支持编辑自定义角色，不支持编辑iDEE预置的“租户管理员”和“工程师”默认角色。 前提条件 已获取具有相应角色权限的账号和密码。 编辑角色 登录iDEE控制台。 在“几何数据转换服务”所在行，单击“访问服务网址”，进入iDEE业务面。 在左侧导航栏中，选择“管理 > 权限管理”，进入“权限管理”页面。

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。 行业类 OCR 行业类OCR（ Domain OCR ），支持物流面单、医疗化验单据等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别，助力行业自动化效率提升。 首次使用OCR 如果您是首次使用OCR的用户，建议您学习并了解如下信息： 功能介绍 通过功能介绍章节的内容，了解OCR不同类

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如果继续产生告警，则请执行步骤4. 请收集告警信息、日志信息和配置信息，联系技术工程师进行处理。 原因74300：单板上数据面CPU使用率超过告警阈值，数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 参考display cpu-usage中服务的使用率确认具体业务，根据业务需要扩容。

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您可以使用本文档提供API对图引擎服务资源进行相关操作。 管理面API 管理面API提供了图的管理类功能，包括图的创建，关闭，启动，恢复，升级，导入、导出和清空数据，绑定和解绑EIP，创建、查询和删除图备份、元数据等功能。用户执行这些操作时，需要调用管理面的API。 业务面API 业务面API提供了图的业务类功能，

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环境告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号。 index CPU在系统中的索引号。 cpu_name 包含整机CPU/管理面CPU/数据面CPU。 current-cpu-usage 当前CPU的使用率。 cpu-usage-threshold CPU使用率阈值。系统默认值为80%，可修改。

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