自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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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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介绍如何处理失败的任务信息。存在至少一个失败的任务。当执行备份任务失败时会产生一条“备份状态”为“错误”的备份，并且在“任务状态”的“备份任务”页签中产生一条信息，可通过单击信息后面的查看备份任务失败的原因。当执行复制任务失败时会在目标区域产生一条带有标识且“备份状态”为“错误”的备份。同时在源区域和目标区域“任务状态”的“复制任务”页签

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Host）是用于提供云计算安全管控的系统和组件，可以实现对运维资源的4A全面安全管控。云 堡垒机 包含用户管理、资源管理、策略、审计和工单等功能模块，支持对Windows或Linux等操作系统的主机提供安全管控保护。云堡垒机是集统一资产管理与单点登录、多种终端访问协议、文件传输功能于一体的运维安全管理与审计产品。

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内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。 相关云服务和工具

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与UTC的时区偏移量，单位为秒。正数对应UTC东边的时区，负数对应UTC西边的时区。 timezone_hour 时区偏移量的小时部分。 timezone_minute 时区偏移量的分钟部分。 week 该天在所在的年份里是第几周。ISO 8601定义一年的第一周包含该年的一月四日（ISO-8601

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上表中RR计算年的规则如下： 输入的两位年份在00~49之间： 当前年份的后两位在00~49之间，返回值年份的前两位和当前年份的前两位相同； 当前年份的后两位在50~99之间，返回值年份的前两位是当前年份的前两位加1。 输入的两位年份在50~99之间： 当前年份的后两位在00~4

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与UTC的时区偏移量，单位为秒。正数对应UTC东边的时区，负数对应UTC西边的时区。 timezone_hour 时区偏移量的小时部分。 timezone_minute 时区偏移量的分钟部分。 week 该天在所在的年份里是第几周。ISO 8601定义一年的第一周包含该年的一月四日（ISO-8601

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time zone。 返回结果的精度为0。 返回的结果为当前本条SQL启动的系统时间的时间戳。 该函数通过TYPE转化实现，无实际注册函数，因此通过gsql工具的\df+等相关命令查看的为其他模式下的函数信息，而不是MYSQL兼容模式的5.7版本中的函数信息。 current_timestamp(precision)

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without time zone。 返回结果的精度为0。 返回的结果为当前SQL启动的系统时间的时间戳。 该函数通过TYPE转化实现，无实际注册函数，因此通过gsql工具的\df+等相关命令查看的为其他兼容模式下的函数信息，而不是B兼容模式的5.7版本中的函数信息。 current_timestamp()

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如何获得微认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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带您熟悉基因控制台，手把手与你一起部署容器工作负载。 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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PA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出E CS 或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。CCE容器实例弹性到CCI

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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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上表中RR计算年的规则如下： 输入的两位年份在00~49之间： 当前年份的后两位在00~49之间，返回值年份的前两位和当前年份的前两位相同； 当前年份的后两位在50~99之间，返回值年份的前两位是当前年份的前两位加1。 输入的两位年份在50~99之间： 当前年份的后两位在00~4

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Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性

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Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。

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