标签 创建标签或分组 查询标签或分组 修改标签或分组 删除标签或分组 父主题： 基础数据管理

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标签 本节指导用户为已有的文件系统添加标签，您还可以在创建文件系统时添加标签，具体请参见创建文件系统。 标签用于标识文件系统，可通过标签实现对文件系统的分类。关于标签的更多详细信息，请参考标签管理服务帮助文档。 约束限制 标签由标签“键”和标签“值”组成。 “键”最大长度为128

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标签 批量添加资源标签 批量删除资源标签 查询资源标签 查询资源实例列表 查询资源实例数量 查询项目标签 父主题： 通用文件系统API说明

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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。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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标签 查询存储库资源实例 批量添加删除存储库资源标签 添加存储库资源标签 删除存储库资源标签 查询存储库资源标签 查询存储库项目标签 父主题： API

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单击项目名称，进入项目“标签”页签。 单击“添加标签”，在“添加标签”弹出框中，输入标签的键和值，单击键/值后的“添加”。 标签添加完成后，单击弹框下方的“添加”。即可在当前项目中查看并管理自己的标签。 图1 添加标签 输入标签的键和值时，系统会自动联想当前所有关联的预定义标签。 标签的键不能为

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标签 标签概述 添加标签 修改标签 使用标签搜索云资源 查看标签 删除标签

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标签 标签管理服务（Tag Management Service，TMS）用于用户在云平台，通过统一的标签管理各种资源。TMS服务与各服务共同实现标签管理能力，TMS提供全局标签管理能力，各服务维护自身标签管理。 使用限制 登录管理控制台，选择“管理与监管 > 标签管理服务 TM

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标签 创建标签 删除标签 编辑标签 查询标签 查看标签信息 父主题： 主服务标签

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深对企业数字化的正确认知和转型决心。 培训对象 企业管理者 培训目标 深刻理解企业数字化转型及其发展趋势 提升企业高层对数字化转型的决心 学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论 初步具备基于自身企业现状设计转型路线的能力 培训内容 培训内容 说明 企业数字化转型 介绍企业数字化

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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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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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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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用户授权没传递userid，怎么做唯一性校验？ 可以使用tenantId+userName做唯一性校验。 父主题： 开发相关

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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单租户的VPC超过默认配额时，需要怎么做？ 单租户的VPC默认配额为4，超过默认配额时，请在工单系统，提交工单申请配额。 父主题： 通用问题

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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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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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商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可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。 公测 产品介绍

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5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。

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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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