自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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参数含反斜杠“\”（特例） 问题现象 当部署主机相关的应用时，出现如下日志： 以路径为例，有以下几种常见现象： 输入的路径参数有“\b”特殊字符导致部署报错，如下图所示。 图1 日志信息 输入的路径参数有“\f”特殊字符导致部署报错，如下图所示。 图2 日志信息 输入的路径参数有

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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、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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单击“训练”，模型将在后台启动训练，模型的状态可以在历史版本列表中查看。 上线模型 创建好的模型，需要发布上线，才能生效。发布指定模型后，会替代当前的线上模型版本。 在模型管理页面，在需要上线的版本的操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 在“上线模型”对话框中，确认模型信息后，单击“确认”上线模型。

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系统集成和业务能力开放变现。 图引擎服务 GES，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、反欺诈等具有丰富关系数据的场景。

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亲和与反亲和调度 在守护进程集（DaemonSet）中讲到使用nodeSelector选择Pod要部署的节点，其实Kubernetes还支持更精细、更灵活的调度机制，那就是亲和（affinity）与反亲和（anti-affinity）调度。 Kubernetes支持节点和Pod两

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登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 企业主机安全”，进入主机安全平台界面。 在左侧导航栏，选择“主机防御 > 应用进程控制”，进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成，未生效”的策略名称，进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。

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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 应用容器化改造流程

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√ √ √ √ 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 √ √ √ √ 知识共享 - - √ √ 应用授权 - - √ √ 全局配置 √ √

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应用场景 内容审核-图像 内容审核 -图像有以下应用场景： 视频直播 在互动直播场景中，成千上万个房间并发直播，人工审核直播内容几乎不可能。基于 图像审核 能力，可对所有房间内容实时监控，识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0

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k优先级和Node优先级的算法。通过在Job内配置task之间的亲和性和反亲和性策略，并使用task-topology算法，可优先将具有亲和性配置的task调度到同一个节点上，将具有反亲和性配置的Pod调度到不同的节点上。同样是处理亲和性和反亲和性配置对Pod调度的影响，task

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在应用中引用BO 如图1所示，在应用开发页面下“External dependencies”目录树旁单击加号，选择“BO服务”。 图1 BO服务 如图2所示，在“添加BO”页面选择“双预控BO”，单击“添加”，添加BO。 图2 添加BO 添加后，该BO会出现在上层应用中，如图3所示。

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场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。

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在移动端编辑应用 应用创建后，可根据业务需要编辑已开发的应用。 编辑应用 参考登录AstroZero移动端零代码工作台中操作，登录AstroZero移动端零代码工作台。 在全部应用中，单击已创建的应用，进入应用。 在应用页面的右下方，单击。 在弹出的页面，单击，选择“编辑应用”。

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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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