内容难以跟随IT行业快速变化的技术理论与前沿趋势；学科竞赛、实验项目推进、综合实训缺少统一规范化的流程与平台。 推荐搭配 需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、测试计划、部署。 实现结果 在实践中学习软件开发，用实践项目培养人才。

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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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线下邀请报备客户 合作伙伴除了在线给报备客户发送邮件邀请，也可以根据系统生成的邀请链接或者二维码，通过线下的方式（例如：邮箱）将邀请链接或者二维码发送给其报备客户，邀请其注册和关联。 注意事项 伙伴管理员以及操作员进入线下拓展页面，查看的邀请链接和二维码中均携带自定义标签，且自定义标签为当前登录客户的账号名。

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、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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力和个人能力，改善项目经营、防控项目风险、提升项目质量、实现客户多赢 借助适配企业的案例研讨+实操演练相结合的进阶培训，打造专业化项目管理团队，保障项目成功，支撑战略达成 本培训为线下面授形式，每班人数不超过40人，培训方案组合请咨询服务接口人。 验收标准 按照培训服务申请标准进

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合解决方案，其中包括DISA数字化工业软件联盟覆盖200+工业软件企业、20+系统集成商、1000+全国工业企业（广东省500+）、10+实训基地。

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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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训专业服务，覆盖云架构设计基础，华为云PaaS整体架构及方案，云中间件服务，云容器引擎，微服务开发、上线、治理、运维，以及培训课程中的综合实训等模块，旨在培养具备对传统应用进行云上架构设计及分析能力的高级解决方案架构工程师。 培训对象 希望成为云服务工程师的人员 希望了解华为云服务产品使用、管理和维护的人员

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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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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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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的计算与分析需求；支持JavaScript和Python脚本语言，提供线上开发和线下SDK两种方式，用户可使用自己熟悉的开发环境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类

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EulerOS）：面向云计算初学者，培训与认证华为云欧拉操作系统的理论知识和实操能力。 GaussDB入门 级开发者认证-Java（HCCDA – GaussDB in Java）：面向数据库初学者，培训理论知识和实操能力，掌握基于高斯数据库的Java编程实操。 物联网入门级开发者认证（HCCDA – Io

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Fabric基于Serverless资源池，让数据和AI的多种工作负载共池、CPU和NPU异构资源共池、开发和生产共池，变革客户的资源投资方式，实现在离线混部、训推一体，帮助客户削峰填谷，提升资源使用率。它提供极致体验，客户无需管理集群，零资源门槛启动开发和生产任务，使能客户在快速变化的业务中，低成本试错。

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任务挂住，无法发挥云上弹性按需的效果，还影响仿真工作稳定性； 以传统方式将芯片研发环境迁移云上的解决方案严重改变了芯片设计工程师线下操作方式，增加了学习成本，降低了工作效率； 多地域的研发中心协同能力不足，计算资源调度差； 作业、资源监控不直观，作业状态通知不全面、不及时，导致作业运行失败频发，资源有效利用率不高。

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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服务监管流程中，用户可以执行以下操作： 购买服务后，在“我的云商店 > 服务监管”查看服务状态。 商家线下交付License类商品订单，用户无需线上提交需求，商家与用户线下确认好需求即可。服务监管订单状态默认从“服务商线下交付License”开始。 当商家上传验收报告反馈服务已实施完成后，服务监管订单状跳转至“用户确认验收”。

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线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container #

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续盈利 场景二：线上线下数字化一体培训 业务痛点及挑战： 无法及时有效跟踪人员安全培训进展，管理企业线上线下培训 安全培训依赖外部培训软件，无统一的内部培训系统，无法及时对各单位线上学习进行跟踪和学时汇总。 比较依赖线下培训，没有统一的学时监管平台，线上线下学时无法打通 按照行业

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