数据池深度学习_应用场景-华为云

应用场景

准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。在线商城智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。场景优势如下：准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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什么是OptVerse

什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。使用要求 OptVerse以开放API（Application

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智能问答机器人版本

异如表1所示。表1 机器人版本说明功能列表专业版旗舰版管理问答语料 √ √ 实体管理 √ √ 问答模型训练轻量级深度学习 √ √ 重量级深度学习 - √ 调用问答机器人 √ √ 问答诊断 √ √ 运营面板 √ √ 高级设置基本信息 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

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功能介绍

支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。图10 数据均衡性分析图11 共享样本数据库管理全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开

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线程池

：线程池恢复正常状态时的线程池使用率，当线程池使用率小于该值时，停止过载逃生并放开新连接接入，取值为0~INT_MAX，设置为多少表示百分之多少。 overload_threadpool_percent：线程池过载时的线程池使用率，当线程池使用率大于该值时，表示当前线程池已经过载

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线程池

线程池 enable_thread_pool 参数说明：控制是否使用线程池功能。该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。取值范围：布尔型 on表示开启线程池功能。 off表示不开启线程池功能。默认值：on thread_pool_attr 参

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成长地图

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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线程池

线程池 enable_thread_pool 参数说明：控制是否使用线程池功能。该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。取值范围：布尔型 on表示开启线程池功能。 off表示不开启线程池功能。默认值：on thread_pool_attr 参

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线程池

：线程池恢复正常状态时的线程池使用率，当线程池使用率小于该值时，停止过载逃生并放开新连接接入，取值为0~INT_MAX，设置为多少表示百分之多少。 overload_threadpool_percent：线程池过载时的线程池使用率，当线程池使用率大于该值时，表示当前线程池已经过载

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可信联邦学习作业

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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AI开发基本流程介绍

的。准备数据数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。

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功能总览

法在节点池中配置单个节点，任何配置更改都会影响节点池中的所有节点。 CCE提供的节点池相关功能包括：创建节点池、查看节点池、编辑节点池、删除节点池、拷贝节点池、迁移节点。创建节点池管理节点池工作负载管理 CCE Standard集群、 CCE Turbo 集群、CCE Autopilot集群均支持

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路网数字化服务-成长地图

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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联邦学习作业管理

联邦学习作业管理执行ID选取截断执行纵向联邦分箱和IV计算作业执行样本对齐查询样本对齐结果父主题：计算节点API

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创建可信联邦学习作业

创建可信联邦学习作业联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。父主题：使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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创建纵向联邦学习作业

和“回归”两种任务类型。图2 新建作业在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置

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查询并导出课程学习记录

查询并导出课程学习记录前提条件用户具有“查询课程记录”权限操作步骤：登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表：图1 课程记录查询条件表1 “课程学习记录”筛选项

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IAM 身份中心

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新建联邦学习作业

状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码状态码描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误父主题：可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业

删除联邦学习作业功能介绍删除联邦学习作业调用方法请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数参数是否必选参数类型描述 project_id 是

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5G消息 Message over 5G

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