生成AK、SK 注册并登录云商店，点击云商店首页右上角的“卖家中心”，进入卖家中心后台。 点击卖家中心左上角的“控制台”，进入管理控制台。 单击页面右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 单击页面左侧导航中的“管理访问密钥”，进入“访问密钥”页面。

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生成Schema结构 功能介绍 生成以label为点，label间关系为边的schema结构，并存储在OBS上。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/structure/build 表1 路径参数 参数

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下标生成函数 generate_subscripts(array anyarray, dim int) 描述：生成一系列包括给定数组的下标。 返回值类型：setof int 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT generate_subscripts('{NULL

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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构造函数生成 使用此Source Action添加初始化选定类字段的类构造函数。 CodeArts IDE还将提示您选择超类的构造函数（如果有），以便在生成的构造函数中调用它。超类构造函数的参数与当前类的选定字段组合。 父主题： 代码生成

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参数类型 描述 security_mode 否 Boolean 生成证书的安全模式： true：安全模式（证书由系统托管，每个用户名只能生成一个证书，每个组织生成上限100个） false：非安全模式（证书由用户自己保障，不限制生成数量） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数

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201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 access_key String 接入名，随机生成8位字符串 access_code String 接入凭证。 请求示例 生成接入凭证，接入凭证类型为amqp。 POST https://{endpoint}/v5/iot/{

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生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 创建路由策略用于提供模型服务 父主题： 管理模型

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下标生成函数 generate_subscripts(array anyarray, dim int) 描述：生成一系列包括给定数组的下标。 返回值类型：setof int 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT generate_subscripts('{NULL

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生成AK、SK 注册并登录云商店，单击云商店首页右上角的“卖家中心”，进入卖家中心后台。 单击卖家中心左上角的“控制台”，进入管理控制台。 单击页面右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 单击页面左侧导航中的“管理访问密钥”，进入“访问密钥”页面。

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此案例函数逻辑清晰，但是正则的编写对研发人员来说往往需要翻阅资料，较为耗时。 使用代码生成直接生成对应的处理函数，开发人员在此基础上微调即可满足业务要求。 生成日期处理函数 使用代码生成，直接根据上述描述生成代码。 案例总结 可以使用代码生成，快速生成常见的基础算法，让开发人员专注于复杂逻辑处理上。 父主题： CodeArts

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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单下面的数据处理算子。 W 网络AI框架 网络AI框架根据业务场景，可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧（私有云或公有云），与不同层级网络控制系统对接，实时采集业务数据，基于最优算法模型实时调整网络运行配置，针对故障实施自动隔离与自动修复，大幅提升网络使用效率与维护效率。 X 模型训练服务

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根据center、size、padding参数生成可渲染的口袋文件内容 功能介绍 根据center、size、padding参数生成可渲染的口袋文件内容。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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生成质检报告 前提条件 质量检查单已完成（所有层级审批通过）； 检查单的采集模板，对应的“报告模板”已配置； 操作步骤-电脑端： 详细见16章 报告管理 父主题： 质量管理

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SSB数据生成 下载ssb工具包并编译。 git clone http://github.com/vadimtk/ssb-dbgen.git cd ssb-dbgen && make 生成数据。 文件生成路径最好符合安装和启动GDS中SSB所使用的路径，否则需要修改安装和启动GDS中GDS的启动路径。

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