集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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台，提供了简洁易用的管理控制台，包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。 Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基

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自动刷新 自动刷新 当您需要对所选属性做最新固定长度时间窗的时序洞察分析时，可以用到自动刷新功能，开启自动刷新开关后每5秒自动刷新一次，并返回最新时序分析结果。 图1 自动刷新 父主题： 时序分析

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自动配置 开机零配置 IdeaHub支持接入企业，通过管理平台下发配置，自动完成关键配置。 USB导入配置 您可以向代理商或运营商获取带有配置文件的USB设备，然后通过USB设备将配置文件导入到IdeaHub，自动完成配置，提高配置效率。 父主题： 运维管理

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自动登录 登录界面支持自动登录功能，登录成功后功能生效，下次启动OpenEye时直接使用上一次登录信息进入工作台。 图1 自动登录 记住密码和自动登录功能可以同时选择，也可以只选择其中一项。 父主题： 登录/登出

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自动回复 管理员可以设置自动回复模板。 被关注自动回复：设置公众号被用户关注时，发送给用户的欢迎消息。 收到消息回复：设置关注用户向公众号发送消息时，发送给客户的回复消息。 关键字回复：设置特定的文字、图片、图文、音视频和文档信息作为自动回复，当用户发送给公众号的消息符合你所制定的规则时，就会收到自动回复消息。

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自动导入 简介 添加导入 组织导入 验证导入 父主题： Java

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自动清理 系统自动清理进程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制是否启动数据库自动清理进程（autovacuum）。自动清理进程运行的前提是将track_counts设置为on。

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结合数据库监控看板，确认数据库表空间膨胀长期趋势，如果膨胀率长时间超过20%，此时也需要进行手动参数调优。 调优方法 在确认了空间存在持续膨胀风险后，需要考虑手动对AUTOVACUUM参数进行调优。 自动清理速率的主要取决于autovacuum_vacuum_cost_delay与autov

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动检测园区工人未戴安全帽的行为。 2

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中”的模型。 模型包名称 勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包名称。 版本 勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包版本。 数据集参数配置 数据集超参 设置当前训练任务的数据集超参，与模型训练保持一致。 超参配置 运行超参 运行超参的名称，与模型训练保持一致。 单击“创建”，训练任务开始。

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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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SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed

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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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SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。

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自动录制 启动自动录制 停止自动录制 父主题： 服务端API参考

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自动补全 KooCLI开启自动补全后，在输入命令时使用“Tab”键，会根据已有命令提示其待补全的内容。 开启自动补全功能： hcloud auto-complete on hcloud auto-complete on 开启成功!自动补全仅支持bash,若未生效请执行`bash`命令

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