如何降低 CDM 使用成本？ 如果是迁移公网的数据上云，可以使用NAT网关服务，实现CDM服务与子网中的其他 弹性云服务器 共享弹性IP，可以更经济、更方便的通过Internet迁移本地数据中心或第三方云上的数据。 具体操作如下： 假设已经创建好了CDM集群（无需为CDM集群绑定专用弹性

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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查： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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基于大数据进行终端漫游行为画像训练，基于不同“终端款型+操作系统”实施差异性漫游引导策略（是否能引导，什么时候引导，引导到哪个AP），提升漫游成功率，降低漫游过程的丢包，时延，提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础，采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练，与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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开发环境 联邦学习模型训练运行环境信息，可通过下拉框切换当前环境。 进入代码编辑界面 创建联邦学习训练任务，详细请参考： 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 创建联邦学习训练任务（WebIDE） 删除联邦学习训练工程 模型训练工程描述 描述信息，支持单击图标，编辑描述信息。 对训练任务的

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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 面向

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性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 父主题：

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型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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如何降低CDM使用成本？ 如果是迁移公网的数据上云，可以使用NAT网关服务，实现CDM服务与子网中的其他弹性 云服务器 共享弹性IP，可以更经济、更方便的通过Internet迁移本地数据中心或第三方云上的数据。 具体操作如下： 假设已经创建好了CDM集群（无需为CDM集群绑定专用弹性

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取值范围：整型，0~100，单位为ms，正数值表示打开基于开销的清理延迟特性；0表示关闭基于开销的清理延迟特性。 默认值：1 vacuum_cost_page_hit 参数说明：清理一个在共享缓存里找到的缓冲区的预计开销。表示锁住缓冲池、查找共享的Hash表、扫描页面内容的开销。 该参数属于USERSET类

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vacuum_cost_delay 参数说明：指定开销超过vacuum_cost_limit的值时，进程睡眠的时间。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0~100，单位为毫秒（ms）。正数值表示打开基于开销的清理延迟特性；0表示关闭基于开销的清理延迟特性。 默认值：0 许多系统上，

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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的线程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需

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重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。

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群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主

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从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其

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从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其

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