中软国际数据治理专业服务解决方案实践

目标集群资源规划 CCE支持对集群资源进行自定义选择，以满足您的多种业务需求。表1中列举了集群的主要性能参数，并给出了本示例的规划值，您可根据业务的实际需求大小进行设置，建议与原集群性能配置保持相对一致。 集群创建成功后，表1中带“*”号的资源参数将不可更改，请谨慎选择。 表1 CCE集群规划 资源

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合作，按照《中华人民共和国著作权法》、“数字版权唯一标识符”标准及相关规定，利用 区块链 和大数据、人工智能等技术，对数字资产版权进行保护，登记成功的版权信息和版权权属确认信息将会保存在区块链中，保证所有的版权信息可信、可回溯。 图1 数字资产版权保护 便捷接入：支持多语言SDK接入

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禁用根中的策略类型 功能介绍 禁用根中的策略类型。只有在根中启用了特定类型的策略，才能将该类型的策略绑定到根中的实体。执行此操作后，您不能再将指定类型的策略绑定到该根或该根中的任何组织单元或账号。这是在后台执行的异步请求。您可以使用ListRoots查看指定根的策略类型的状态。此操作只能由组织的管理账号调用。

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在根中启用策略类型 功能介绍 在根中启用策略类型。在根中启用策略类型后，您可以将该类型的策略绑定到根、或该根中的任何组织单元和账号。这是在后台执行的异步请求。您可以使用ListRoots查看指定根的策略类型的状态。此操作只能由组织的管理账号调用。 调试 您可以在API Explo

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选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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网信算备520111252474601240061号 算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应

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为了让 问答机器人 更加智能，回答更加准确，您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试，在匹配问题的返回结果中，按相似度得分进行倒序排序，正确匹配的问题出现在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标，数值越高代表模型效果越好。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。

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a查询的UUID，查看在/etc/fstab文件中是否存在该磁盘分区的自动挂载信息，如果存在需注释该条信息。避免在更换本地盘后， 云服务器 开机时进入维护模式。 单击“i”进入编辑模式。 删除或注释掉磁盘分区的自动挂载信息。 以下示例中在自动挂载信息前面添加#，表示注释掉自动挂载信息。

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Hive开源增强特性：支持数据库授权 Hive开源社区版本只支持数据库的拥有者在数据库中创建表。 MRS Hive支持授予用户在数据库中创建表“CREATE”和查询表“SELECT”权限。当授予用户在数据库中查询的权限之后，系统会自动关联数据库中所有表的查询权限。 Hive开源增强特性：支持列授权

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Hue开源增强特性 Hue开源增强特性 存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中，有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略，或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间，自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件，以便充分利用存储的性能和容量。

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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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鲲鹏通用增强型测试数据 关于IOPS RDS for MySQL支持的IOPS取决于云硬盘（Elastic Volume Service，简称EVS）的IO性能，具体请参见《云硬盘产品介绍》中“磁盘类型及性能介绍”的内容。 通用型实例测试列表 如下表中的“最大连接数（压力测试值）

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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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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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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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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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从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为90°。 angle_max：旋转角度随机取值范围的最大值，每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为-90°。 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Saturation 色度饱和度增强，对图

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ModelArts特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，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。

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13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清

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个文件的数据块的2个副本放置在标签L1对应节点中，该数据块的其他副本放置在标签L2对应的节点中。 支持选择节点失败情况下的策略，如随机从全部节点中选一个。 如图7所示。 /HBase下的数据存储在A，B，D /Spark下的数据存储在A，B，D，E，F /user下的数据存储在C，D，F

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