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新建工作项（Epic/Feature/Story/Task或Bug） 项目规划完成后，需要新建工作项，包括需求、任务、Bug等，工作项类型根据项目类型不同会有所区别。 Scrum项目类型下，工作项类型支持分层级关系，从需求层次依次为“Epic > Feature > Story >

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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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nginx: nginx: [alert] mmap(MAP_ANON|MAP_SHARED, 524288000) failed (12: Cannot allocate memory) nginx: [alert] munmap(FFFFFFFFFFFFFFFF, 524288000)

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metadata Metadata object 基本信息，为集合类的元素类型，包含一组由不同名称定义的属性 upgradeFeatureGates Map<String,String> 特性开关信息,格式为key/value键值对。 Key: 目前有下列值：DisplayPre

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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指向一个pyspark的DataFrame类型对象，该对象为一个空的dataframe 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 input_features 是 输入的特征（需要编码的特征） "feature" label_column 是 预测结果类别的字段名 "label" model_saved_path 是

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120.0, "distance": 20 } }, { "feature_name": "user_tag", "feature_type": "map", "feature_type":"TAGS", "feature_process_parameters": { "value_preserve_number":

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"required":"true","helpTip":""} "model_input_features_col": "model_features", # @param {"label":"model_input_features_col","type":"string","required":"false"

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words_col 否 分词后的words列 "words" feature_col 否 features列 "features" raw_features_col 否 raw features列 "rawFeatures" topic_distribution_col 否 topic

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cluster_name 否 String 集群名称。 表30 match_feature_pairs参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 user_feature_name 是 String 用户特征。 item_feature_name 是 String 物品特征。 alias 是 String

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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"helpTip": ""} "model_input_features_col": "model_features", # @param {"label": "model_input_features_col", "type": "string", "required":

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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column_b" n_estimators - 基学习器的数量，默认为100 max_samples - 从数据集中抽取多少个样本来训练，支持"auto"、int类型、float类型 contamination - - max_features - 从数据集中抽取多少数量的特征来训练每个基训练器

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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"target label column"} "regressor_feature_vector_col": "model_features", # @param {"label": "regressor_feature_vector_col", "type": "string", "required":

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是否自动生成数据，即纵向联邦学习样本对齐之后的流程是否使用样本对其结果自动过滤。 ext LocalDatasetExtEntity object 扩展信息，包含multihot配置信息，样例："[{"features":"x1,x2,x3","field_size":50},{"features":"x4

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