h；标准恢复对象归档存储恢复耗时3~5 h，标准恢复深度归档（受限公测）存储恢复约耗时5~12 h。 对于深度归档对象，大批量恢复建议使用标准恢复，且对象最终恢复时间受对象大小以及取回数据量的影响。 数据恢复时间和收费详情请参见产品价格详情。 约束与限制 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中，不允许暂停或删除恢复任务。

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进行设计与开发。 图2 视图切换 流式布局与绝对布局的自适应设计 以电脑端为例，分别为您介绍流式布局与绝对布局的自适应设计。 流式布局 流式布局为自适应布局，用于常规Web应用开发，例如电商网站、管理网站等。流式布局为12列栅格布局，可拖动组件右侧边界，按栅格进行组件宽度调整。组

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件以更新数据。 在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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件以更新数据。 在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模

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开发显示在电脑端和移动端设备的高级页面时，推荐用户对电脑端和移动端视图分别进行设计与开发，这样能更好的自适应电脑端和移动端设备。 流式布局与绝对布局的自适应设计 以电脑端为例，分别为您介绍流式布局与绝对布局的自适应设计。 流式布局 流式布局为自适应布局，用于常规Web应用开发，例

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如因屏幕朝下长时间放置导致的屏幕异常，可尝试将屏幕朝上放置10秒左右，检查是否恢复。 安装完成后，确保屏幕与地面保持垂直状态，避免因屏幕倾斜导致异常。 落地安装 具体的装箱物品请以实物为准。本包装内的部件只与本系列产品配套使用。拆箱后如果发现部件有损坏、缺水或浸水等情况，请联系技术支持。 图9 装箱物品清单1

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件以更新数据。 在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模

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最小值：是否显示该数据系列数值的最小值。 平均值：是否显示该数据系列数值的平均值。 X轴：X轴配置。 X轴标题：X轴标题设置，可设置X轴标题的文本内容、文本颜色、文字大小、标题与轴间距。 轴线设置：是否显示轴线、是否显示刻度、轴线颜色及轴文本颜色设置。 网格线：是否显示轴网格线、轴网格线的类型和颜色设置。 柱外间距：是否显示柱外间距。

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图片处理约束限制 操作限制 所有的图片处理操作均不会修改原图。 归档存储不支持图片处理。 深度归档存储不支持图片处理。 使用SSE-KMS服务端加密的OBS桶不能用做图片处理。 当前只有桶版本号为3.0的桶支持图片处理。桶版本号可以在 对象存储服务 控制台上，进入桶概览页后，在“基本信息”中查看。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而Mod

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不透明度：输入数值或拖动设置图表的不透明度。 边距 顶部：设置图表与图层顶部的间距，可以通过输入数值或单击调节。 底部：设置图表与图层顶部的间距，可以通过输入数值或单击调节。 左侧：设置图表与图层左侧的间距，可以通过输入数值或单击调节。 右侧：设置图表与图层右侧的间距，可以通过输入数值或单击调节。 x轴

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6666666667% 当前页面的宽度≥992px时，列容器宽度为(8/24)*100% = 33.3333333333% 当前页面的宽度≥768px时，列容器宽度为(12/24)*100% = 50% 当前页面的宽度＜768px时，列容器宽度为(24/24)*100% = 100% 图4

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持“平铺”和“居中”两种类型。 最大宽度：当“展示方式”选择“居中”时显示此参数，可设置的取值范围为[769,1920]。 最大宽度的下限是769px，当设备的宽度小于769px时页面会自适应显示。 全局组件样式配置 内间距：设置容器内组件与容器四边的间距，可分别配置上、下、左、

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处理。 计算第一排学生与正装摄像机最近距离X。 图3 第一排学生与正装摄像机最近距离计算公式 其中W为黑板所在墙面的宽度或者是第一排学生拍摄的宽度。Z（95°）为学生机镜头的水平视场角，H为摄像机安装高度。 以标准10 x 8米教室为例，黑板所在墙面的宽度为8米，摄像机安装高度为2

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设置文本编辑组件内容 通过组件属性，精确设置组件大小。 本例中，设置组件宽度为600px、高度为350px。 图6 精确设置组件大小 复制组件。 将上图左侧组件逐个复制，并将其拖拽到右侧，通过对齐提示线将其与左侧组件对齐。 图7 复制组件 单击页面上方的，保存页面。 单击，预览高级页面，查看当前页面在运行态的效果。

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2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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约束与限制 系统约束 推荐使用表 客户端系统所示的客户端系统登录华为乾坤工作台。 表1 客户端系统 约束项 约束说明 硬件配置 空余内存最低1GB，推荐2GB或以上。 操作系统 Windows 10。 浏览器 Google Chrome 81及以上版本。 分辨率 最佳显示分辨率宽度是1920，最小显示宽度是1280。

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的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 与分类不同，聚类分析数据对象，而不考虑已知的类标号（一般训练数据中不提供类标号）。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间

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堆叠显示（多数据系列效果）：多条数据系列时才会显示该参数，是否对多条数据系列数据进行堆叠显示。 X轴：X轴配置。 坐标轴名称设置：包括名称文本内容、文本颜色、文字大小、名称与轴线间距及名称旋转设置。 轴线设置：包括是否显示轴线、是否显示刻度、是否对轴数据进行反转、轴线颜色及轴文本颜色设置。 网格线：是否显示轴网格线、轴网格线的类型和颜色设置。

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件以更新数据。 在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图3 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模

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