学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数

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目标“企业项目”后查看或操作目标企业项目内的资产和检测信息。 勾选目标 服务器 ，单击列表上方的“关联资产重要性”。 图1 关联资产重要性 在弹窗中“资产重要性”项选择对应的资产重要等级。 确认无误，单击“确认”，完成关联。 父主题： 主机管理

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非联通用户请查看 设备接入服务 。

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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，预测攻击态势，为用户提供强大的事前、事中、事后安全管理能力。 威胁检测服务 MTD：威胁检测服务持续发现恶意活动和未经授权的行为，从而保护账户和工作负载。该服务通过集成AI智能引擎、威胁黑白名单、规则基线等检测模型，识别各类云服务日志中的潜在威胁并输出分析结果，从而提升用户告警

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设置训练数据的高空变量信息，在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的高空变量，选择后会在变量权重中增加或去除该变量权重，训练任务会根据您配置的高空变量对模型重新进行训练。 表面变量 设置训练数据的表面变量信息，同时在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的表面变量，选择后会在变量权重中增加或去除该变量权重

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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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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cense用户自行解决。 迁移过程中禁止对目的端服务器的系统、磁盘进行操作，包括但不限于切换操作系统、重装系统等。在迁移过程中对目的端服务器进行操作所产生的费用以及数据损坏等问题， 主机迁移服务 概不负责。 目的端服务器磁盘格式化说明。 迁移过程中，目的端服务器的磁盘会被格式化并重新

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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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学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用，如果您是DLS

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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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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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MDF使用过程中有哪些重要规范点？ 严格按照“事前计划－事中监控－事后总结”的要求进行闭环和规范化管理。 与具体活动无关的礼品采购不得使用MDF。 合作伙伴同一营销活动不得拆单，不得在多个伙伴计划中重复享受激励，不得虚报费用。一旦违规，华为将取消该伙伴当年度申请MDF资格，并予以处罚。

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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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