高效的网络体验。 虚拟专用网络 虚拟专用网络（Virtual Private Network，VPN），是建立VPN网关和外部数据中心VPN网关之间的加密通道，使远端用户通过VPN直接使用VPC中的业务资源。 默认情况下，在VPC中的 云服务器 无法与您自己的数据中心或私有网络进行通

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网络 弹性公网IP 虚拟私有云 高速网络 增强高速网络 自定义VLAN网络 IB网络

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overlay_l2：容器隧道网络，通过OVS（OpenVSwitch）为容器构建的overlay_l2网络。 vpc-router：VPC网络，使用ipvlan和自定义VPC路由为容器构建的Underlay的l2网络。 配置建议： 优选 CCE Turbo 容器网络网段 集群下容器使用的

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网络 查询网络列表 查询网络 创建网络 更新网络 删除网络 父主题： API（OpenStack Neutron V2.0 原生）

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网络 发起网络请求 上传文件 发送网络请求 父主题： we码小程序JSAPI

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网络 背景信息 上行链路NQA 当前企业通常以双上行链路方式接入Internet，以保证链路的稳定。网络质量分析NQA（Network Quality Analysis）是一种实时的网络性能探测和统计技术，可以对响应时间、网络抖动、丢包率等网络信息进行统计。NQA能够实时监视网络

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网络 查询已绑定桌面和未绑定的Eip 开通桌面上网功能 桌面绑定EIP 批量桌面解绑EIP 父主题： 云桌面API

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网络 服务（Service） 路由（Ingress） Pod网络配置 从容器访问公网 网络管理FAQ 父主题： Autopilot集群用户指南

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网络 网络概述 容器网络 服务（Service） 路由（Ingress） DNS 集群网络配置 容器如何访问VPC内部网络 从容器访问公网 网络管理最佳实践 父主题： Standard和Turbo集群用户指南

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网络 Flexus L实例 有公网IP吗？ Flexus L实例中的流量包的使用规则是什么？ 如何查看Flexus L实例的流量使用情况？ Flexus L实例是否支持单独购买流量包？ Flexus L实例云主机卡顿怎么办？

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率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，

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设计原则 建立持续改进的团队文化和标准化运维体系 在卓越运营中，团队文化建设至关重要。运营是一门不断改进的艺术。只有不断从已有事故中学习经验，持续学习和改进，才能最终达到卓越运营。故而，团队应该培养持续学习和改进的文化，此外，在事故发生时，应该以对事不对人的态度，思考系统的改进，而不是惩

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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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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在迈向卓越运营的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有的检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 OPS01 您是否已经建立持续改进的团队文化和标准化运维体系？ 1. 建立持续学习和改进的文化 2. 规划标准化的运维组织

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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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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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。

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OPS08-02 进行事故复盘和改进 事故分析的目的是：规范和指导重大事故发生后，优化事故的输入、输出，确保事故回溯工作有效开展，回溯报告中发现的问题有效整改，总结的经验有效推广。 风险等级 高 关键策略 故障发生后，通过对现网重大故障处理过程 Review 及根因进行分析和改进总结，规范整个恢

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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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