日期范围选择框 用于需要选择两个日期的场景，例如请假时间、 出差时间、办理业务时间等。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“日期范围选择框”组件至表单设计区域，如图1。 图1 日期范围选择框 属性 字段标题：该字段在页面呈现给用户的名称，默认名称为该字段类型名称。 标题加粗：是否打开开关，默认关闭状态。

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支持的区域范围 当前E CS 资源优化建议仅在部分区域支持，包括如下： 华南-广州 华北-北京一 华东-上海一 华东-上海二 西南-贵阳一 华北-北京四 EIP、ELB、EVS的资源优化建议没有区域限制。 父主题： 资源优化

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修改服务范围 如果您需要修改加速 域名 的服务范围，您可以通过CDN控制台的修改服务范围功能实现。 注意事项 服务范围为“中国大陆”切换为“中国大陆境外”时，为了避免业务受损，需要先切换为“全球”，然后再切换到“中国大陆境外”，反之亦然。 后台存在特殊配置的加速域名无法变更服务范围。 C

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范围分区自动扩展 范围分区的自动扩展即间隔分区。开启范围分区自动扩展功能，需要在创建分区时明确指定INTERVAL子句。当前只支持一级间隔分区表，且只支持单列分区键。 -- 创建分区表并指定INTERVAL子句，表示支持范围分区自动扩展。 gaussdb=# CREATE TABLE

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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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>数据范围”，打开数据范围配置页面 选择需要定义数据范围的业务对象 图2 数据范围 选择完成后点击“新增”按钮，配置规则信息。 图3 新建规则 表1 规则信息输入说明 输入项 输入说明 规则编码 必填项，自定义，可以根据企业编码规则规范输入 规则名称 必填项，自定义 限制逻辑 选择输入

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服务内容及范围 华为远程实验室提供鲲鹏裸金属物理机资源和 弹性云服务器 资源，多种规格计算资源满足不同解决方案部署要求，以远程方式方式提供给软件企业使用。 裸金属服务器 ： 建议正式测试阶段申请，用于支撑鲲鹏展翅认证、高性能测试等场景。 弹性 云服务器 ： 建议前期开发阶段申请，用于迁移验证、版本开发等。

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服务内容及范围 华为鲲鹏全栈调优支持服务提供的服务包括以下内容： 性能摸底测试：基于业务应用系统测试用例，协助及配合客户进行全面的业务应用性能摸底测试，以确认当前应用性能情况。 性能瓶颈定位：通过访谈、信息表等收集客户的业务应用系统基本情况，结合工具从应用软件、数据库、操作系统、

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Schema演进支持范围 Schema演进支持范围： 支持列（包括嵌套列）相关的增、删、改、位置调整等操作。 不支持对分区列做演进。 不支持对Array类型的嵌套列进行增、删、列操作。 表1 引擎支持矩阵 引擎 DDL操作Schema 变更后的Hudi表写操作支持 变更后的Hudi表读操作支持

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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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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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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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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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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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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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