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2. 分布式计算和资源利用 联邦学习利用分布式计算资源，将计算任务分配到多个参与方，降低了中央服务器的计算负担，提高了训练效率。同时，这种方法也可以利用各个参与方的数据，提高模型的泛化能力。 III. 不同模型融合策略的基本原理 联邦学习中的模型融合策略主要有以下几种：
在左侧的导航栏选择“服务集成 APIC > 凭据管理”，在“凭据管理”页签下单击凭据右侧的“设置访问控制”。 在设置访问控制弹窗中配置凭据访问控制信息。 表1 访问控制配置 参数 说明 动作 选择访问控制的动作。 允许：表示仅允许指定IP地址的凭据调用API。 禁止：表示禁止指定IP地址的凭据调用API。
本章节将主要描述生产环境内部区域间的访问控制策略，基于上文提到的两个原则，给出网络ACL及安全组的设置建议(开发测试环境较为特殊，为了保证IDC内用户对该区资源的访问效率以及网络灵活性，相比生产环境，内部采用稍弱的访问控制策略，详见第2节)。 安全策略 如图2 生产环境子网、网络AC
访问说明符 —— 加强类的封装性public:定义在public后面的成员在整个程序内可以被访问；public成员定义类的接口private:定义在private后面的成员可以被类的成员函数访问，但不能被使用该类的代码访问；private隐藏了类的实现细节。使用class和str
访问说明符 —— 加强类的封装性public:定义在public后面的成员在整个程序内可以被访问；public成员定义类的接口private:定义在private后面的成员可以被类的成员函数访问，但不能被使用该类的代码访问；private隐藏了类的实现细节。使用class和str
修改账号控制台访问策略 功能介绍 该接口可以用于管理员修改账号控制台访问策略，策略修改后将对账号下所有IAM用户和联邦用户（SP方式）生效。 该接口可以使用全局区域的Endpoint和其他区域的Endpoint调用。IAM的Endpoint请参见：地区和终端节点。 调试 您可以在API
String 通过名字搜索Model，支持模糊查询。 id 否 String 通过模型ID检索，32~36位的英文、数字、中划线(-)组合。获取方法，请参见获取模型ID。 type 否 String 通过模型类型检索。 visibility 否 String 可见性检索的参数，可选值为：
在任一备份页面，找到目标存储库，单击“更多 > 绑定备份策略”或“更多 > 绑定复制策略”。如图1所示。 图1 设置备份策略 可以在下拉列表中选择已经存在的策略。也可以创建新的策略。创建策略操作请参考创建存储库备份策略和创建存储库复制策略。 策略绑定成功后，可以前往存储库详情界面“策略”一栏查看绑定详情。 父主题：
示例一：放行入方向中指定IP的访问流量 示例二：拦截某一地区的访问流量 示例三：放行业务访问某平台的流量 示例四：配置SNAT的防护规则 父主题： 配置访问控制策略管控流量
系统web控制台。 在左侧导航栏，选择“安全策略 > 访问控制” 。 选择“基础访问控制”页签，单击“添加”，配置基础访问控制规则参数。相关参数说明请参见表 基础访问控制规则参数说明。 图1 配置基础访问控制规则 表1 添加基础访问控制规则参数说明 参数 说明 规则名称 自定义规则的名称。
3.2 有模型策略迭代本节介绍在给定动力系统的情况下的策略评估、策略改进和策略迭代。策略评估、策略改进和策略迭代分别指以下操作。策略评估（policy evaluation）：对于给定的策略，估计策略的价值，包括动作价值和状态价值；策略改进（policy improvement）
条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的BCE自定义策略样例。 BCE自定义策略样例 示例1：配置BCE
镜像服务 IMS Organizations服务中的服务控制策略（Service Control Policy，以下简称SCP）可以使用以下授权项元素设置访问控制策略。 SCP不直接进行授权，只划定权限边界。将SCP绑定到组织单元或者成员账号时，并没有直接对组织单元或成员账号授予
API访问控制策略不生效怎么办 问题描述 您已设置API访问控制策略，但是不满足策略要求的IAM用户仍然可以通过API访问华为云。 解决方法 可能原因：您已设置的API访问控制策略暂未生效。 解决方法：API访问控制策略应用后，将在2小时内生效，请耐心等待。 可能原因：API访问
参数 参数类型 描述 id String 自定义安全安全策略的id。 project_id String 自定义安全策略的项目id。 name String 自定义安全策略的名称 description String 自定义安全策略的描述。 listeners Array of ListenerRef
计算 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考
I. 引言 在强化学习（RL）中，模型的学习率和学习策略对于模型的性能至关重要。传统的固定学习率和静态学习策略可能无法很好地适应不同的环境和任务变化。因此，研究者们开始探索使用自适应学习率和动态学习策略来提高模型的性能和鲁棒性。本文将深入探讨这两种方法在强化学习中的应用，结合实例进行详细介绍。
配置示例示例1：示例2：示例3： 1.技术背景 在部署路由策略的过程中，我们往往需要通过一些手段“抓取”路由，从而能够针对特定的路由来执行相应的策略，以实现差异化。在“抓取”路由的工具中，ACL无疑是最常用的工具之一。 在上图中，R2部署
<>=&"'等特殊字符 基模型类型 必选，基模型的类型，描述具体请见基模型列表。 模型文件路径 必填，模型文件路径。目前支持OBS路径，该路径需要当前用户有读取的权限。 图4 创建我的模型 图5 选择模型的OBS路径 再次单击“我的模型”，即可在模型列表中看见刚创建的模型。 图6 在模型列表中查看创建的模型
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