此时，可以通过在E CS 上搭建Nginx反向代理 服务器 ，来实现通过固定IP地址访问OBS。 方案架构 本实践将Nginx部署在ECS上，搭建Nginx反向代理服务器。用户对代理无感知，只需要将请求发送到反向代理服务器，然后由反向代理服务器向OBS获取数据，再返回给用户。反向代理服务器和OBS对外看

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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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作业发起方配置 TICS 的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 横向联邦学习场景

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中创建关联。 关联概述 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系，您可以通过以下方法创建传播： 手动创建：选择任意路由表，并在路由表中为连接创建传播。 自动创建：开启“默认路由表传播”功能，指定默认路由表，系统会自动为连接在默认路由表中创建传播。 传播概述 路由 路由是目的地址

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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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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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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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单击企业路由器名称，并选择“路由表”页签。 在路由表列表中选择目标路由表，并在“传播”页签下，查看传播信息。 路由表中的所有传播都会展示在该列表中，您可以查看传播的ID、状态以及对应的连接名称等信息。 父主题： 传播

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在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。

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加VPC连接。 由于本示例创建ER时，开启“默认路由表关联”和“默认路由表传播”，因此添加完“虚拟私有云（VPC）”连接后，以下均为系统自动配置： 在默认路由表中创建关联 在默认路由表中创建传播，并自动学习VPC网段路由信息。 在VPC路由表中配置ER的路由信息。 配置路由信息，

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加VPC连接。 由于本示例创建ER时，开启“默认路由表关联”和“默认路由表传播”，因此添加完“虚拟私有云（VPC）”连接后，以下均为系统自动配置： 在默认路由表中创建关联 在默认路由表中创建传播，并自动学习VPC网段路由信息。 在ER路由表中创建下一跳为VPC4连接的静态路由，网段为0

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VPC网段（CIDR）不能重叠。 本示例中，ER路由表使用的是“虚拟私有云（VPC）”连接的传播路由，由ER自动学习VPC网段作为目的地址，不支持修改，因此重叠的VPC网段会导致路由冲突。 如果您已有的VPC存在网段重叠，则不建议您使用传播路由，请在ER路由表中手动添加静态路由，目的地址可以为VPC子网网段或者范围更小的网段。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟

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