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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
Windows主机进行深度采集后磁盘信息为空或磁盘信息错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后，查看磁盘信息为空或磁盘信息显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致，从而导致采集磁盘信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决：
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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1
自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：
深度采集失败，失败原因：源端winrm服务没开启或IP无法连通或端口不通 问题描述 进行主机深度采集时，采集失败，提示：源端winrm服务没开启或IP无法连通或端口不通。 问题分析 可能导致该问题的原因如下： 源端主机的IP或端口异常。 如果源端为Windows主机，可能未开启WinRM服务。
征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语
应用背景 CloudTable HBase支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。 父主题： 开发HBase冷热分离应用
ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
应用背景 CloudTable ClickHouse支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。 Hot（热数据）：访问、更新频率较高，未来被调用的概率较高的数据，对访问的响应时间要求很高的数据。 Cold（冷数据）：不允许更
应用背景 CloudTable作为大数据存储服务，提供高效的kv随机查询能力。在此基础上，CloudTable服务引入自研的分布式多维标签索引能力，存储格式与计算基于位图进行。用户可以根据自身业务需求来定义HBase表中的哪些字段需要构建标签索引，用户写入数据时将自动生成标签数据
背景知识 企业可以实现在云客服的座席流程可视化功能中集成自定义页面来实现特定的功能，例如通过自定义页面查看客户信息。 父主题： 开发指南
背景介绍 为助力云商店的中国商家快速拓展海外业务，云商店构建了中资出海通道。商家可在云商店平台便捷发布海外通用商品，平台支持4种商品接入类型：SaaS、License、镜像、人工服务。 父主题： 中资出海
背景信息 企业数智员工解决方案是基于盘古大语言模型开发。盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合，重塑千行百业，成为各组织、企业、个人的专家助手。 在数智员工的开发过程中，我们使用了大规
对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后，源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如，创建如下间隔分区表，并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales
背景信息 事件流作为一种更为实时、轻量和高效的端到端的流式数据处理通道，对事件源产生的事件实时拉取、过滤及转换，并路由至事件目标。源端分布式消息Kafka版生产的消息可以通过事件流这个通道被路由到目标端的分布式消息Kafka版，无需定义事件网格。详情请参见事件流概述。 父主题：
背景介绍 随着微服务系统及分布式架构的发展，多模块或子系统的依赖为软件系统的开发与测试带来了很多挑战。比如在测试某个模块时，依赖的第三方服务不能返回想要的结果，或第三方服务不稳定时，该模块的测试进度则会受到影响。 Mock服务能很好解决这些问题，使用场景如下： 并行开发：在被依赖
准备物体检测数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的
背景介绍 随着微服务系统及分布式架构的发展，多模块或子系统的依赖为软件系统的开发与测试带来了很多挑战。比如在测试某个模块时，依赖的第三方服务不能返回想要的结果，或第三方服务不稳定时，该模块的测试进度则会受到影响。 Mock服务能很好解决这些问题，使用场景如下： 并行开发：在被依赖
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