result objects 结果 status String 返回状态信息 表3 result 参数 参数类型 描述 id Integer 数据库中ID role_id Integer 角色ID role_name String 角色名 job_id String 任务ID is_modify

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、英文、数字、中划线、下划线，长度小于等于64个字符。 类型：STRING 必选：否 约束：需要符合正则表达式： ^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_-]{1,64}$ 变量： 配置项英文名：variables 说明：变量，把输入消息中的属性作为变量在表达式中使用。

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效、可靠、安全的计算环境，确保您的服务持久稳定运行。 弹性云服务器 的创建是自助完成的，您只需要指定CPU、内存、镜像规格、登录鉴权方式即可，同时也可以根据您的需求随时调整您的弹性 云服务器 规格。弹性云 服务器 创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。

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设置入口 在事件模板构建页面，选择“规则配置”页签，在左侧栏选择“业务设置 > 页面赋值”。 在“页面赋值”页面，单击规则名称，进入规则设置页面。 如果没有页面赋值规则，单击“新增赋值规则”进入规则设置页面。 在“规则设置”处单击“增加赋值规则”，字段值选择“动态计算”，如图1。

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计算配置 节点类型 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 type 无 无 允许 CCE Standard/ CCE Turbo CCE Standard集群： 弹性云服务器-虚拟机：基于弹性云 服务器部署 容器服务。 弹性云服务器-物理机：基于擎天架构的服务器部署容器服务。

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计算配置 节点池类型 节点池类型。不填写时默认为vm。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .spec.type vm、ElasticBMS、pm vm 支持初始化时配置，不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 匹配实际节点E CS /BMS规格分类

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sign)) 其中HMAC指密钥相关的哈希运算，HexEncode指转十六进制。伪代码中参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数名称 参数解释 Secret Access Key 签名密钥 string to sign 创建的待签字符串 假设Secret Access Key为MFyfvK

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选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数

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在ENS中创建隔离域 隔离域是将业务使用的底层网络资源进行封装，为具有相同安全保护需求并相互信任的服务提供访问策略的安全分组。当服务器加入到隔离域后，即受到这些访问规则的保护。访问规则继承自选定的安全区域（安全域），并根据租户声明的服务依赖关系自动生成。本章节介绍如何创建隔离域。

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3：三个控制节点，容灾性能好，在单个控制节点发生故障后集群可以继续使用，不影响业务功能。 1：单个控制节点，不建议在商用场景使用。 3 节点 OS类型 EulerOS CentOS Ubuntu EulerOS 节点规格（根据实际区域可能存在差异） 通用型：该类型实例提供均衡的计算、存储以及网络

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可完

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，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根据语义拆分，如overweight会被设计为2个token：“over”、“weight”。在中文中，有些汉字会根据语义被整合，如“等于”、“王者荣耀”。 在盘古大模型中，以N1系列模型为例，盘古1token≈0

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境，可以省去对资源的关注。 创建步骤 开始执行批量计算前，请先创建资源池环境。 登录BCE控制台，在左侧导航栏单击“资源池管理”。 在“共享资源池”页签，单击“创建共享资源池”。 图1 创建共享资源池 在“创建共享资源池”页面中，填写基础信息，并选择资源池所在的命名空间，具体参数如表1所示。

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在Kubernetes的集群中，“弹性伸缩”一般涉及到扩缩容Pod个数以及Node个数。Pod代表应用的实例数（每个Pod包含一个或多个容器），当业务高峰的时候需要扩容应用的实例个数。所有的Pod都是运行在某一个节点（虚机或裸机）上，当集群中没有足够多的节点来调度新扩容的Pod，那么就需要为

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将没有被调度的Job发送到会话的待调度队列中。 遍历所有的待调度Job，按照定义的次序依次执行enqueue、allocate、preempt、reclaim、backfill等动作，为每个Job找到一个最合适的节点。将该Job 绑定到这个节点。action中执行的具体算法逻辑取决于注册的plugin中各函数的实现。

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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，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 图1 自动学习流程 父主题： Standard功能介绍

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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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图1 业务架构 图2 技术架构 架构说明： 基于国蓝中天和华为云联合打造的解决方案，智慧大气治理系统核心自下而上由技术中台、数据中台、AI中台和生态大脑组成，在鲲鹏平台的加持下，结合华为云容器、云原生 数据湖 等组件，进一步强化城市多源大数据存算、生态大脑训练、服务弹性伸缩等能力，实现安全可控。

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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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