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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安装Cloud-Init说明 XenServer系列 SUSE/Red Hat/CentOS/Oracle Linux/Ubuntu/Debian系列 EulerOS/OpenEuler 父主题： 安装并配置虚拟机（Linux）

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对于Red Hat 7系列/EulerOS/CentOS 7系列/CentOS 8系列/Oracle Linux 7系列/Ubuntu 16.04/Ubuntu 18.04/SUSE 12 SP2/SUSE 12 SP3/SUSE 15/Debian操作系统，执行以下命令： vi /etc/systemd/system

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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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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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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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创建空虚拟机 前提条件 已安装VirtualBox。 操作步骤 打开VirtualBox，单击“新建”，在弹出的“新建虚拟电脑”对话框中输入虚拟机名称，并选择类型和版本，单击“下一步”。 以Windows 2008 64bit为例，类型选择：Microsoft Windows。

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优化Linux虚拟机 为了确保镜像创建的云 服务器 同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化，请在创建镜像前完成优化私有镜像的相关操作。 本节操作以Ubuntu 20.04操作系统为例，其他操作系统优化的具体操作请参考“优化过程（Linux）”。 安装原生的XEN和KVM驱动 执行以下命令，打开modules文件。

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设置虚拟机配置 添加组件环境变量 环境变量是应用运行环境中设定的一个变量，可以在组件部署后滚动发布方式升级组件版本配置时修改，为应用提供极大的灵活性。组件下设置的环境变量，属于局部环境变量，仅对该组件起作用。 如果您在该组件所在的应用下添加了应用环境变量，且应用环境变量的变量名称

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升级虚拟机Agent 本章节指导您为虚拟机类型环境下纳管的虚拟机升级虚拟机Agent。 前提条件 已完成虚拟机Agent安装且状态为“在线”，并且Agent有新版本。为虚拟机安装Agent，请参考安装虚拟机Agent。 升级虚拟机Agent 登录ServiceStage控制台。

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安装虚拟机Agent 本章节指导您为虚拟机类型环境下纳管的单台虚拟机安装虚拟机Agent。 前提条件 虚拟机环境下已经纳管虚拟机资源且未安装虚拟机Agent。为虚拟机环境纳管虚拟机资源，请参考纳管基础资源。 安装虚拟机Agent 登录ServiceStage控制台。 选择“环境管理”，进入“环境管理”页面。

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虚拟机环境配置 概述 安装基础组件包（可选） 虚拟机网络配置 设置systemd超时时间参数默认值 关闭防火墙 升级wicked组件（可选） 关闭虚拟机的网络管理工具（可选） 删除虚拟机网络管理工具插件（可选） 删除虚拟机的本地用户（可选） 修改DHCP配置项（可选） 设置grub配置文件超时参数（可选）

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虚拟机网络配置 操作场景 为虚拟机配置一个可用的IP地址，使虚拟机和宿主机网络互通。 suse15系列若是不存在ifconfig及route命令，使用zypper install net-tools-deprecated命令，安装对应工具包，即可解决 操作步骤 在虚拟机上，执行以下命令，查看网卡名称。

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配置虚拟机（Windows） 该任务指导用户完成Windows云服务器的相关配置与其他驱动的安装，为最终生成的Windows 裸金属服务器 私有镜像做准备。 虚拟机环境配置 安装Cloudbase-Init 安装bms-network-config软件包（可选） 安装SDI卡驱动（可选）

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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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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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--nodeps --force 对于Ubuntu/Debian操作系统，使用dpkg -ixxx进行安装，xxx为deb包名。 root@ubuntu:~/file# dpkg -i bms-network-config-1.0.7.ubuntu1604-918.deb Selecting

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