NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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查询特征选择执行结果 功能介绍 查询特征选择执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/features-selection-result

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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概述 图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的

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修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct

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升级中心特征库无法升级 问题描述 特征库升级失败，提示连接升级 服务器 失败，请检查网络配置。 可能的原因 License授权问题，或者上游设备做了安全限制导致网络不通。 解决方法 本地授权版本，确认相应特征库已授权 云端授权版本，确定乾坤云上该设备已经绑定边界防护与响应套餐，并且套餐状态为已部署

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入侵防御”。单击“自定义IPS特征”中的“查看规则”，进入“自定义IPS特征”页面。 在“自定义IPS特征”页签中，单击列表右上角“添加自定义IPS特征”，填写规则如表 添加自定义IPS特征所示。 表1 添加自定义IPS特征 参数名称 参数说明 名称 需要添加的特征名称。 命名规则如下：

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APP特征信息及其获取方式 鸿蒙平台APP特征信息基本概念 特征信息 定义 APP包名 APP包名是HarmonyOS应用程序的唯一标识符，例如：com.huaweicloud.harmony 公钥 公钥是加密算法中的公钥，用于保护数据的安全性。在APP中，公钥通常用于验证应用程

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计算指标的平均策略。 包含如下选项： auto macro micro weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图

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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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，后续方便区分和管理。 智能学习天数 HSS学习服务器应用进程的天数。学习天数越多，学习结果越准确。 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后，对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程：HSS根据应用进程特征库，自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程：您在“应用进程控制

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人工录入生成候选集 ManualInput sorting 逻辑斯蒂回归 LR 因子分解机 FM 域感知因子分解机 FFM 深度网络因子分解机 DEEPFM 核函数特征交互神经网络 PIN 特定行为热度推荐 表2 SpecificBehavior参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明

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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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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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算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_col - 算子输出的预测label的列名，默认为"prediction" objective - 目标函数，默认为"regression" max_depth - 树的最大深度，默认为-1

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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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