自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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文件发送（虚拟机至客户端） ：选择后允许虚拟机中的文件发送至客户端中。 ：未选择则禁止虚拟机中的文件发送至客户端中。 剪切板重定向 剪切板重定向 开启双向：启用后最终用户可以在客户端云桌面复制数据并在本地桌面中粘贴，同时也可以在本地桌面中复制数据后在客户端云桌面中粘贴。 服务端到客户端：启用后最

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B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B 裸金属服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3.7.9，参考昇腾官网文档可知，最高支持PyTorch1.11.0。 操作步骤 安装PyTorch环境依赖。 pip3

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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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一般呈正态分布，一般用于比较训练集和真实场景数据集的差异。 清晰度 Clarity 图片清晰程度，使用拉普拉斯算子计算所得，值越大代表边缘越清晰，图片整体越清晰。 可根据使用场景判断清晰度是否满足需要。比如使用场景的数据采集来自高清摄像头，那么清晰度对应的需要高一些。可通过对数据集做锐化或模糊操作，添加噪声对清晰度做调整。

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0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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区块积累越来越大，会不会存不下？ 随着时间推移，交易量的增加， 区块链 会越来越长，占用的存储会越来越大，会不会存不下呢。 BCS 将提供两个可用方案供您选择： 存储扩容 登录区块链服务管理控制台，单击B CS 实例名称进入详情页。 在BCS实例详情页，单击“更多信息 > 网络存储”，获取节点名称对应的文件存储卷PVC名称。

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learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num

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rlstm，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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rlstm，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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Array of DatasetFeatureEntity objects 数据集特征列 label String 标签列，最大长度100 epoch Integer lr迭代数，最小值1 最小值：1 job_name String 作业名称，最大长度128，名称不能以空白字符开头结尾、或者包含下列任何字符：\

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ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 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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参数 取值范围 代码样例 r 模糊的半径，取值范围为[1，50]。 数值越大模糊的范围越大。 image/blur,r_3,s_2 s 正态分布标准差，取值范围为[1，50]。 数值越大图片越模糊。 在图形界面模式中，对数值进行加减时两个参数为同增同减。 示例 将图片样式的模糊设置r为3，s为2。

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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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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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运行环境 表示可信联邦学习作业在本地运行。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 模型的初始权重，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数

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开启双向：启用后最终用户可以在云应用客户端复制数据并在本地桌面中粘贴，同时也可以在本地桌面中复制数据后在云应用客户端中粘贴。 服务端到客户端：启用后最终用户只支持在云应用客户端中复制数据并在本地桌面中粘贴。 客户端到服务端：启用后，只支持在本地桌面中复制数据并在云应用客户端中粘贴。 纯文本长度限制 允许服务端

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Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 适用场景

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口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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