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自动学习（旧版）
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自动学习简介
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物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于
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自动学习
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自动学习
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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术
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方案概述
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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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命名空间
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当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
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欠拟合的解决方法有哪些？
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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖
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ModelArts与DLS服务的区别？
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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA
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5G消息 Message over 5G
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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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用例模板
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支持按照默认综合排序、最新发布、最多引用、我的关注对用例模板进行排序。 图1 用例模板查找 图2 用例模板详情 用例模板引用 目前针对IMC集成自动化用例、联营商品认证标准用例、开发者应用构建测试用例等已上架为用例模板，支持伙伴快速引用完成用例设计。 在“解决方案加速场-用例模板页面”点击用例模板名称进入详情页面，可查看该用例模板详情。
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创建用例
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测试用例创建完毕后，用户可直接在仿真机器上查看场景运行效果。 单击用例名称后“操作”栏内的“查看场景”，选择一台仿真机器，运行测试用例。 查询用例 可按照＂用例ID＂、＂用例名称＂查询测试用例，也可在搜索框中输入搜索内容对用例进行查询。 删除用例 对于自定义用例，用户可单击用例名称后“操作”栏下的“删除”，删除该场景测试用例。
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应用GPU资源调度方式
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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对
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GPU插件检查异常处理
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GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。
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GPU虚拟化概述
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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。
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CCE AI套件（NVIDIA GPU）
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/nvidia-smi 若能正常返回GPU信息，说明设备可用，插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格
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GPU实例故障自诊断
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gpu-device-plugin
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节点不支持更新驱动版本。 插件卸载会自动删除已安装的GPU驱动。 GPU虚拟化：选择开启GPU虚拟化，支持GPU单卡的算力、显存分割与隔离。 若集群中未安装volcano插件，将不支持开启GPU虚拟化，您可单击“一键安装”进行安装。如需配置volcano插件参数，请单击“自定义安装”，详情请参见volcano。
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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？
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如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般
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用例管理
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当用例状态为“编辑中”时，用例详情页面，单击用例名称后“发布”，可对用例进行发布。 关闭用例。 当用例状态为“已发布”时，用例详情页面，单击用例名称后“关闭用例”，可对用例进行关闭。 修改用例。 单击用例名称，进入用例详情页，单击右上角“编辑”，即可修改用例信息。 用例状态为＂已关闭＂和＂已发布＂时，不支持编辑用例基本信息。
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用例管理
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用例设计完成评审后，用例设计人可继续编辑用例或新增用例设计。编辑过的或新增的用例为待审核状态，按照上述步骤提交审核即可。 用例审核 设计好的用例提交审核后，指定的用例审核人可以对用例进行评审。 用例审核人单击【用例审核】按钮，或者从首页待办进入处理。 图4 用例管理界面 进入到用例审核页面，选择单个用例审核通过或者不通过，填写用例审核意见。
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volcano
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overcommit arguments: overcommit-factor: 2.0 drf 根据作业使用的主导资源份额进行调度，用的越少的优先 - - predicates 预选节点的常用算法，包括节点亲和，Pod亲和，污点容忍，node ports重复，volume
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