“理论考试+实验考试”，可获取微认证证书，该种方式，可以帮助用户更深入掌握知识和技能。 微认证2.0认证流程：购买认证-在线学习-动手实验-理论考试-实验考试-获取证书 微认证1.0认证流程：购买认证-在线学习-动手实验-理论考试-获取证书 父主题： 微认证2.0常见问题

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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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openEuler系操作系统商业软件培训 培训简介 通过学习操作系统商业软件桌面应用课程，可以掌握统信企业Linux环境所需的核心桌面管理技能，掌握自己安装虚拟系统管理器的方法及虚拟机的安装部署，了解操作系统激活方法，掌握桌面工具的基本使用方法，掌握在系统中的磁盘及网络管理等；通过学习系统工程师课程，可以具备企

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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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分组统计信息查询-最近一小时内 功能介绍 根据API分组的编号查询该分组下所有API被调用的总次数，统计周期为1分钟。查询范围一小时以内，一分钟一个样本，其样本值为一分钟内的累计值。 为了安全起见，在 服务器 上使用curl命令调用接口查询信息后，需要清理历史操作记录，包括但不限于“~/

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计课程，让学员更好的理解华为云业务及应用于各类服务场景。华为云培训也为不同的用户角色、使用场景设计了学习路径，满足不同层面的学习需求。您可以根据自身知识背景和学习目的，报名并学习课程。 父主题： 华为云培训介绍

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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您可以参考图1和表1参加培训、完成认证课程学习、参加认证考试及领取认证证书。 图1 职业认证流程 表1 职业认证流程 步骤 说明 链接 1 学习课程 随时学习在线课程，掌握考试基础知识，了解华为云实践应用。 或线下参加华为授权培训机构的面授课程，掌握考试基础知识，了解华为云实践应用。 选择认证方向后查看

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 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

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典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握标签索引的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签，以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？ 用户信息表字段如下：

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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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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 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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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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本文档通过初学入门、进阶能力让用户快速掌握圆桌服务特性功能。 初学入门 对于新手用户，您可以通过初学入门快速了解如何注册圆桌并加入企业，创建任务并进行任务协作，使用圆桌的智能推荐和智能搜索功能，添加并使用圆桌应用模板、创建团队等操作。 进阶能力 圆桌提供“轻应用构建”平台，您可以通过进阶能力学习如何在“轻应

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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如何备考？ 建议您按照认证开发者认证详情页的指引完成理论学习和实验练习，充分理解理论知识并掌握实操方法后，再参加理论考试和实验考试。 父主题： 开发者认证实验考试常见问题

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依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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微认证是在线学习的形式，基于场景的云服务学习，在线课程一般在1~2小时，并通过在线的实践操作完成学习，获得场景化的技能提升； 开发者认证是聚焦云上设计，构建和运维的系统化认证，注重理论与实践相结合，每个课程都配套相应的实验，通过实验操作，加深对课程内容的理解，掌握相应技能，在线

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