虚拟机日志接入 本章节介绍如何通过filebeat采集虚拟机日志。 监控服务安装filebeat是使用子用户sudo权限进行安装，SUSE15系统没有自带sudo命令。如果需要采集的虚拟机操作系统为SUSE15，需要使用root用户登录主机，并执行zypper install s

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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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自动学习（旧版） 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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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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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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重启虚拟机Agent “虚拟机”类型的环境，当纳管的E CS 资源的“Agent状态”为“在线”时，支持重启虚拟机Agent。 操作步骤 登录ServiceStage控制台。 在“环境管理”页面，单击待操作环境名称。 在“资源配置”下左侧列表，选择“计算”资源类型下的“ 弹性云服务器 ECS”资源名称。

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由于镜像文件不同，安装步骤稍有不同，请根据实际的安装界面提示进行操作，并根据实际情况完成时区、KMS地址、补丁 服务器 和Repo源更新地址、输入法、语言等相关配置。 裸金属服务器BIOS镜像制作需要使用MBR分区表格式，另外需要为裸金属服务器发放预留一个主分区（Primary Partition），发放后系统会自动生成一个64M的config

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创建Windows虚拟机 概述 注册ISO文件（Windows） 使用ISO文件创建Windows 云服务器 安装Windows操作系统和virtio驱动 父主题： 使用 镜像服务 的ISO镜像功能创建虚拟机

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基于虚拟机场景 前提条件 已创建ECS实例， 创建ECS请参考ECS快速入门。 已安装JDK ( 版本为1.8及以上版本 ) 并配置环境变量，详情请参考Java Downloads。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例，详情请参考创建ServiceComb引擎。

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基于虚拟机场景 前提条件 已创建ECS实例， 创建ECS请参考ECS快速入门。 已安装JDK ( 版本为1.8及以上版本 ) 并配置环境变量，详情请参考Java Downloads。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例，详情请参考创建ServiceComb引擎。

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包括普通IO、高IO、超高IO可选。 单击“确定”，完成虚拟机配置模板。 相关操作 可对已创建的虚拟机配置模板进行如下操作。 如果... 那么... 修改 选择需要修改的虚拟机模板，单击“操作”列的“修改”按钮。 弹出“修改”窗口，修改参数后，单击“确定”。 删除 选择需要删除的虚拟机模板，单击“操作”列的“删除”按钮。

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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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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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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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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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