存的2%~3%。 分配：已用内存容量，统计已经分配给用户的可用物理内存上被已创建的 弹性云服务器 消耗的内存总量。已用内存包括用户弹性 云服务器 中可使用的内存（即弹性云 服务器 规格所定义大小的内存）及为了管理该云服务器所需要消耗的DeC物理服务器的可用内存。管理该云服务器所需要消耗的De

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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？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

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配置IPD独立软件类项目自动化卷积规则 项目创建者或有自动化配置权限的角色可根据自身需要启用或停用自动化规则，实现父子状态自动卷积流转或状态自动流转功能。规则一旦启用，该项目中所有工作项，所有用户均可触发规则执行。 前提条件 已新建IPD独立软件类项目，并在项目中拥有“自动化”权限。

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开通人证核身服务 IVS服务提供的开通方式有以下两种，用户可以任选其一进行开通服务。 按需计费开通服务 登录IVS服务控制台。 选择需要使用的服务，在操作列单击“开通服务”，此时的计费方式采用按需计费。 图1 开通服务 服务开通成功后，开通状态将显示为“已开通”。 IVS服务开通

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Notebook开发深度学习模型

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同区域复制目标桶的存储费用。 如果您修改了复制对象的存储类别，复制到目标桶的数据按新的存储类型计算存储费用。 跨区域复制 如果您将某一个桶中的数据通过配置跨区域复制规则复制到不同区域的另外一个桶中，整个过程产生的费用示意图如图1所示。可能产生如下费用： 图1 跨区域复制数据费用示意图 表5

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模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后，需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中，进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员，帮助其制定更加正确的商业策略。 父主题： AI开发基础知识

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在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数，不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次，B用户调用请求推荐接口每秒5次，当A用户和B用户同时调用此接口时，总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和，即5+5=10。 父主题：

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纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 已发布区域：北京四、北京二 如何创建横向训练型作业？ 如何创建横向评估型作业？ 如何创建纵向联邦学习作业？ 联邦预测作业

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BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提

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BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提

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父项所有子工作项满足规则条件中的配置，且父项的目标状态是状态与流转中支持流转的状态时，规则执行成功。 父项有其他子工作项不满足规则条件中的配置时，规则被触发，生成一条未执行操作的记录，父项状态不流转。 无父工作项时，规则被触发，生成一条未执行操作的记录，父项状态不流转。 规则中配置的父项流转状

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查询Kafka产品规格核数 功能介绍 查询Kafka产品规格核数。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/kafka/products/cores 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id 是 String 实例ID。 product_id

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示例：使用包年包月的专属资源池。计费项：计算资源费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个包年/包月的专属资源池，资源池规格为CPU: 8 核 32GB，计算节点个数为1个，购买时长为2个月，单价为1,750.00元。按照计算资源费用结算，那么此专属资源池运行期间产生的费用计算如下： 计算资源费用

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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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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，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 图1 自动学习流程 父主题： Standard功能介绍

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Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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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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算法运行机制 选择一段真人视频。 输入真人视频，经过平台专家安全审核通过，且用户授权使用后，由训练人员选取真人视频中符合要求的视频进行预处理。预处理完成后，进行深度学习训练，生成该真人形象的数字人驱动模型。 推理阶段输入一段音频。 音频输入至数字人驱动模型后，经过模型推理生成数字人形象播报视频。

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些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相

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将没有被调度的Job发送到会话的待调度队列中。 遍历所有的待调度Job，按照定义的次序依次执行enqueue、allocate、preempt、reclaim、backfill等动作，为每个Job找到一个最合适的节点。将该Job 绑定到这个节点。action中执行的具体算法逻辑取决于注册的plugin中各函数的实现。

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