资源续费后，什么时候生效？ 资源续费后，将立即生效，可正常使用。若资源进入宽限期/保留期后续费，资源续费周期的开始时间为资源的原到期时间，不是续费操作时间。 “已冻结”状态的云服务资源，续费后，将立即解除冻结，状态更新为“使用中”。 “已过期”状态的云服务资源，续费后，状态更新为“使用中”。

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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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健康检查什么时候启动？ 后端 服务器 新加入后，在第一个周期内随机一个时间开始检测，后续按照“检查间隔”启动。 父主题： 健康检查

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号码实名制相关问题 如何知道自己哪些号码需要实名？应该用哪个方案进行实名？ 个人实名的号码是否是指绑定关系中真实客户的手机号码A？ 怎么对号码进行实名？是否需要将实名的资料信息发给华为？ 我在华为云买的号码，为什么要去其他企业的公众号进行实名认证？这些认证平台是什么第三方单位？

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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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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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发者学堂资讯专栏的上线通知，待重新上线后自费购买资源进行实验。 Q：我购买的云认证下线优化了，还能学习、实验和考试吗？ A：下线优化期间不可学习、实验和考试，建议您在重新上线后学习备考。 Q：购买并考取了云认证证书，但是那个云认证下线优化了，我的证书还有效吗？ A：您的证书只要在

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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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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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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发者学堂资讯专栏的上线通知，待重新上线后自费购买资源进行实验。 Q：我购买的云认证下线优化了，还能学习、实验和考试吗？ A：下线优化期间不可学习、实验和考试，建议您在重新上线后学习备考。 Q：购买并考取了云认证证书，但是那个云认证下线优化了，我的证书还有效吗？ A：您的证书只要在

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按需资源什么时候可以申请发票？ 如果您为预付费客户，则按需资源只能根据账期生成上个月的虚拟订单，建议次月4日15点后选择对应的虚拟订单开票即可； 如果您为后付费客户，则按需资源只能根据账期开票，建议次月4日10点后选择对应的账期开票即可。 父主题： 申请发票类

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续费后，资源什么时候解除冻结？ 客户完成续费操作后，资源状态由“已冻结”更新为“使用中”，表示资源已解除冻结。 父主题： 资源

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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GeminiDB Redis什么时候进入只读 为保护GeminiDB Redis实例的正常运行，在存储空间即将被写满的时候，数据库会被设置成只读状态，该状态下只支持数据的读取，不支持写入和更新，可以通过扩容存储容量来解除该状态，重新获得写入和更新的能力。 表1 实例设置只读状态说明

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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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