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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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Developer：对IoT感兴趣的人员。 HCIA-AI：需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师。 HCIP-AI EI Developer：希望成为语音处理/ 自然语言处理 /图像处理/机器学习算法高级工程师的人员。 HCIA-Big Data：对大数据感兴趣的人员。

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /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 是

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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解业务部门对数据诉求。 调研数据汇总。将问卷信息、访谈信息汇总，提炼、总结，编写诊断报告。 调研总结会议。展示调研内容、过程、结果。 数据现状调研 数据调研，目的在于了解客户当前数据的质量、一致性、可信度和可用性。 了解客户整体数据资产及其关系：通过调研，可以深入探究客户不同业务

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个阶段，分别是调研分析、评估规划、上云准备、云上架构设计、上云迁移试点、整体批次规划、大规模上云迁移和云上运维与治理，其中调研分析贯穿整个上云周期。 学习和复盘 在整个上云迁移过程中，企业要不断学习和复盘，比如试点复盘、切换演练复盘、每批次迁移复盘等，通过持续学习和复盘，企业可以

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在筛选条件列表中，单击目标筛选条件“入/出方向规则”列下的超链接。 进入“入方向规则”页签。 在入方向规则列表中，单击目标规则所在行的操作列下的“删除”。 弹出删除确认对话框。 确认无误后，单击“确定”，删除入方向规则。 入方向规则删除后无法恢复，请谨慎操作。 选择“出方向规则”页签，在出方向规则列表中，单击目标规则所在行的操作列下的“删除”。

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成指定业务系统全貌的信息梳理。 IT基础设施调研：调研当前生产中心IT现状，包括计算、存储、网络、数据库、中间件等，梳理各层资源现状并分析当前存在的问题，结合云灾备建设给出相关建议。 业务系统调研与应用关联分析：开展各个业务系统的调研分析，梳理各业务系统功能、逻辑架构，并分析支撑应用的相互依赖关系。

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e控制台添加，并同步至迁移中心。资源类型选择“数据库”，认证方式选择“用户名/密码”。 参数配置完成后，单击“确认”，系统会自动进行深度采集。当深度采集列的状态变为已采集，代表采集完成。单击数据库名称，进入数据库详情页面，可以查看采集到的信息。 父主题： 应用发现

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云连接的出方向和入方向对应的域间带宽监控图怎样查看？ 云连接的出方向是指当前区域到其他区域的方向，在域间带宽的监控中指的是流出带宽流量。 云连接的入方向是指其他区域到当前区域的方向，在域间带宽的监控中指的是流入带宽流量。 父主题： 产品咨询

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码做为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码做为采集凭证。 创建内网采集任务 登录迁移中心管理控制台。 单击左侧导航栏的“调研>应用发现”

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您可以根据需要在文本框中输入对该筛选条件规则的描述信息。 - 入方向规则设置完成后，单击“确定”，保存设置。 您可以在列表中查看已添加的入方向规则。 选择“出方向规则”页签，在出方向规则列表左上方，单击“添加规则”，添加出方向规则。 单击，可以依次增加多条出方向规则。 表3 出方向规则参数说明 参数 说明 取值样例

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