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来自：专题弹性伸缩 接口说明 拥有对象读权限的用户可以执行HEAD操作命令获取对象元数据,返回信息包含对象的元数据信息。 该操作支持服务端加密功能。 多版本 默认情况下,获取的是最新版本的对象元数据。如果最新版本的对象是删除标记,则返回404。如果要获取指定版本的对象元数据,请求可携带versionId消息参数。来自：百科
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取值范围：0-200 默认值：200 marker String 否 功能说明：查询本页的起始标记位，为空时为查询第一页。查询下一页的marker可以根据上一页响应的page_info对象中的next_marker填写。 约束：必须与limit一起使用。 请求消息 请求参数 无 请求样例来自：百科操作指引:操作流程 约束与限制:对端网关限制 配置VPN连接的本端子网和对端子网时需要注意什么？ 配置VPN连接的本端子网和对端子网时需要注意什么？ 示例三：创建VPN连接:数据准备 创建VPN是需要创建VPN网关还是VPN连接，已经创建的VPN哪些信息可以修改，哪些信息不可以修改？ VPN支持将两个VPC互连吗？来自：百科
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X-Auth-Token 是 String 调用接口的认证方式分为Token和AK/SK两种，如果您使用的Token方式，此参数为必填，请填写Token的值，获取方式请参见获取token。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 quotas Array of QuotaResource来自：百科![]()
pore的结构以及设计 思路，接下来通过AI计算框架的问题与难点，介绍Mindspore的特性。最后通过基 于Mindspore的开发与应用来进入了解这一开发框架。 目标学员 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标来自：百科![]()
框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。 目标学员来自：百科![]()
根据当前TBE框架可支持的计算描述API，可采用如下公式来表达Sqrt算子的计算过程 算子代码的实现可分为以下步骤： 1.算子入参 shape：Tensor的属性，表示Tensor的形状，用list或tuple类型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：Tensor的数据类型，用来自：百科![]()
基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法，您可以不关注模型开发，直接使用AI Gallery的算法，通过算法参数的调整，得到一个满意的模型。 帮助文档 收起 展开 本地构建镜像 收起 展开来自：专题![]()
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Z中的ELB上。 对于内网访问： 当从创建ELB的AZ访问时，流量将被分配到本AZ中的ELB上，当本AZ的ELB不可用时，容灾到创建的其他AZ的ELB上； 当从未创建ELB的AZ访问时，会根据源IP的不同将流量分配到创建的多个AZ中的ELB上。 √ ╳ 支持连接ID算法 利用报文来自：专题![]()
则说明对象内容发生了变化。实际的ETag是对象的哈希值。ETag只反映变化的内容,而不是其元数据。上传的对象或拷贝操作创建的对象,通过MD5加密后都有唯一的ETag。如果通过多段上传对象,则无论加密方法如何,MD5会拆分ETag,此类情况ETag就不是MD5的摘要。 x-obs-id-2来自：百科![]()
份创建的快照的分配容量。 已使用容量 存储池已使用的物理容量。 含虚拟机/裸机/容器等使用的卷的使用容量、专属弹性文件服务（SFS Turbo）/RDS等高阶服务占用的存储使用容量、备份创建的快照的使用容量。 表2 存储池容量计算示例 容量种类 容量 申请容量 27.2 T 裸容量来自：专题![]()
同一区域跨多个可用区的云服务器可以访问同一文件系统，实现多台云服务器共同访问和分享文件。 弹性扩展 弹性文件服务可以根据您的使用需求，在不中断应用的情况下，增加或者缩减文件系统的容量。一键式操作，轻松完成您的容量定制。 高性能、高可靠性 性能随容量增加而提升，同时保障数据的高持久度，满足业务增长需求。来自：专题![]()
服务器所在的项目ID。 name String 后端云服务器的名称。 支持的最大字符长度：255 address String 后端云服务器对应的IP地址，该IP必须在subnet_id字段指定子网的网段中，例如192.168.3.11。 只能对应主网卡的IP。 支持的最大字符长度：64来自：百科![]()
ROMA Connect 的智能集成的能力需要强大的AI智能集成引擎支撑。智能集成引擎是华为自研的AI 引擎，具有可扩展性和自学习性的特点。可扩展性是指，该引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力，比如智能数据映射，智能元数据发现。这些插件化的能力加载在下图的Online Proce来自：百科![]()
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