手动修复项 所有Pod是否都配置了app和version标签 所有Pod的app和version标签是否都相等 所有Pod是否都注入了sidecar Service在所有集群的配置是否相同 父主题： 服务管理

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自动修复项 Service的端口名称是否符合istio规范 Service的选择器中是否配置了version标签 服务是否配置了默认版本的服务路由，路由配置是否正确 Service是否支持跨集群访问 父主题： 服务管理

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错误修复；UNDO记录仅支持CRC校验失败时的修复；临时表、全局临时表以及unlogged表不涉及主备修复。页面文件级丢失无法修复。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示备机回放时会自动检测修复页面。 off：表示备机回放时不会自动检测修复页面。 默认值：on

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漏洞修复策略 漏洞修复周期 高危漏洞： RabbitMQ社区发现漏洞并发布修复方案后，分布式消息服务RabbitMQ版一般在1个月内进行修复，修复策略与社区保持一致。 操作系统紧急漏洞按照操作系统修复策略和流程对外发布，一般在一个月内提供修复方案，用户自行修复。 其他漏洞： 按照版本正常升级流程解决。

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备机数据修复 standby_page_repair 参数说明：控制备机回放时页面修复开关。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表示备机回放时会自动检测修复页面。 off表示备机回放时不会自动检测修复页面。 默认值：off

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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使图像识别结果更加准确。 商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 公测 产品介绍

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创建告警修复规则使用EAP预置流程修复告警 告警修复是设置特定的命中条件，告警在发送通知之前将会进行预置的修复脚本，修复操作，自动帮助您修复简单的告警。 告警修复的触发场景如下： 告警上报时，满足现存的告警修复规则。 告警进入系统时满足告警屏蔽的规则，根据告警屏蔽规则的配置决定是否执行告警修复。

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修复Manager Web 前提条件 已获取 FusionInsight Manager登录地址及admin账号。 操作步骤 使用omm用户登录到主 OMS 节点，备份“$OM_TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh”文件。 cp $OM_TOMCAT_HOME/bin/catalina

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如何修复非法标签？ 存在非法标签时，资源标签列表会出现作为提示，需进行手动修复。 修复非法标签包含以下两种情况： 存在标签“键”非法时，需要删除该标签，重新为该资源添加符合规范的标签。 只有标签“值”非法时，修改该标签的“值”即可。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“管理与监管 >

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依赖冲突问题修复 完成相关配置后（请确保各个配置项无误且功能正常），直接运行程序会存在依赖冲突问题，下面进行逐一修复（以下问题的修复是相关联的，上一个问题修复后重新运行而产生的后续问题）。 问题一：Logback-classic及log4j-to-slf4j的包冲突问题。 报错如下：

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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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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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huaweicloud.com/ocr/index.html。 图像识别服务 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。更多介绍，请参见https://support

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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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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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给定源实例中多个图片路径，到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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