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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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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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。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础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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实训过程跟踪——准确把握教学节奏，智慧指导学生的学习行为 实训结果评判——节省教师工作量，提高工作效率 提升学生实践动手能力 企业级真实开发场景——增强工程实践能力 软件开发的全生命周期——解决复杂工程问题的能力 多维度报表呈现项目进展——激发学习积极主动性 助力专业内涵建设与教学创新

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增强高速网络 增强高速网络概述 添加增强高速网卡 删除增强高速网卡 配置增强高速网卡（SUSE Linux Enterprise Server 12系列） 配置增强高速网卡（SUSE Linux Enterprise Server 11系列） 配置增强高速网卡（RedHat系列，CentOS系列，Oracle

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Flink SQL语法增强 本章节适用于 MRS 3.3.0及以后版本。 FlinkSQL DISTRIBUTEBY FlinkSQL新增DISTRIBUTEBY特性，根据指定的字段进行分区，支持单字段及多字段，解决数据仅需要分区的场景。示例如下： SELECT /*+ DISTRIBUTEBY('id')

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HBase开源增强特性：容灾增强 主备集群之间的容灾能力可以增强HBase数据的高可用性，主集群提供数据服务，备用集群提供数据备份，当主集群出现故障时，备集群可以提供数据服务。相比开源Replication功能，做了如下增强： 备集群白名单功能，只接受指定集群IP的数据推送。 开源版本中replicatio

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Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标： Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic每秒的fetch请求数

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Flink开源增强特性 Flink滑动窗口增强 Flink Job Pipeline增强 Flink Stream SQL Join Flink CEP in SQL 父主题： Flink

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行权限控制，任何用户都有权限访问应用和集群的信息，无法满足多租户场景下的隔离要求。 增强： 安全模式下，对开源YARN提供的WebUI/RestAPI/JavaAPI等接口上进行了权限管理上的增强，支持根据不同的用户角色，进行相应的权限控制。 各个角色对应的权限如下： 集群运维管

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Oozie开源增强特性 Oozie开源增强特性：安全增强 支持Oozie权限管理，提供管理员与普通用户两种角色。 支持单点登录登出，HTTPS访问以及审计日志。 父主题： Oozie

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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。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量，为工作负载提供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。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础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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4.4升级到DDS 4.4 pro。 注意事项 DDS实例切换到增强二进制后，切换之前的备份文件，不支持恢复到当前实例或者新实例。 DDS实例切换到增强二进制后，不支持将备份文件恢复到切换之前的时间点。 DDS增强二进制的数据备份文件，不支持恢复到本地自建数据库。 父主题： 数据恢复

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