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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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服

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开发环境复杂：AI开发面临算子层、模型层、应用使能层等多技术体系的熟悉，学习难；AI现场开发过程中常会遇到难点问题、新特性理解不深入，问题求助响应慢；模型运行依赖多，开发环境搭建复杂；工具链种类多，学习周期长。 专业人才短缺：客户虽然有专业的AI算法工程师团队，但不了解CANN

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定位请求异常原因 背景信息 在外部请求激增、负载突变等场景下，极易出现应用性能问题，比如外部请求响应变慢、部分请求异常等。快速识别发现、定位处理应用性能问题成为越来越常见的日常运维场景。 APM作为云应用性能问题诊断服务，拥有强大的分析工具，通过拓扑图、调用链可视化地展现应用状态

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PCE的定位是什么？ PCE计划的定位是联合共拓商业模式下的机会点协同机制。在这个协同机制中，伙伴与华为云就像“一个团队”基于共享机会点进行联合拓展，包括机会点识别、分享机会点、机会点确认、达成销售。 父主题： 机会点共享

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多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。若日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决，请参见MindSpore Lite官网提供的问题定位指南。 父主题： 常见问题

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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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定位类中的方法 一个搜索查询class:vet AND method:test匹配所有名称中带有test的方法，并且属于名称中带有vet的类。 一个搜索查询class:test AND (method:upd OR method:del)匹配所有名称中带有upd或del的方法，并且属于名称中带有test的类。

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问题定位出方案中 操作场景 问题单受理后，需要对该问题进行定位分析，并给出定位结果和解决方案。 操作步骤 登录COC。 在左侧菜单栏选择“故障管理 > 问题管理”，进入“待我处理”的问题列表页面。 点击问题单名称进入问题详情页面，单击右上角“定位出方案”，跳转至填写问题原因及解决方案页面，填写信息后点击提交。

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问题定位(Java SDK) 问题定位方法(Java SDK) 依赖缺失和依赖冲突的解决(Java SDK) 其他高频问题汇总(Java SDK)

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排查服务和进程运行状态等基本情况。 登录Manager界面确认是否有服务故障，如果有作业相关服务故障或者底层基础服务故障，需要解决故障。 查看是否有严重告警。 登录主Master节点。 执行如下命令查看 OMS 状态是否正常，主OMS节点executor和knox进程是否正常。knox

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创建纵向联邦学习作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。

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Join等融合分析，各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训

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可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自

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（评估）。 hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL（本地），MODEL_ARTS（modelarts） agent_id 是 String 作业发起 可信计算 节点id，最大32位，由字母和数字组成 algorithm_type 否 String

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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n）、边缘节点、H CS O的部署模式； 采用容器化资源/部署管理，支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。 安全隐私 支持用户自定义隐私策略，实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护，保障隐私数据安全； 多方协同过程中隐私信息交互（SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数）的加密保护；

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具体的课程编号，支持模糊搜索 课程类别 已配置好的课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户的组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮，弹出导出提示框（如下图），点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容 图2 “课程学习记录”导出提示 父主题： 作业人员

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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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