移动对象 功能说明 移动对象或按对象名前缀批量移动对象。 移动对象时，请确保OBS桶中的源对象不发生变化，否则可能产生移动失败或者数据不一致的问题。 如果被移动对象的存储类型为cold，必须首先恢复被移动对象，否则无法移动成功。 移动对象或批量移动成功后，源端对象会被删除。 如果

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企业内部IT系统多数是本地端，多个供应商提供，烟囱林立，数据管理混乱； 企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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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）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。 TICS 基于安全多方计算MPC、 区块链 等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请云租户作为数据提供方，动

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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图1 移动设备流程 操作步骤 移动源设备到目标机位。 从“资产台账”移动设备 选择“运营管理 > 资产管理 > 资产台账”。 选中设备，单击“移动”。 在“容量规划”页面中，将选中设备从源机位拖动到目标机位。 从“容量规划”移动设备 选择“运营管理 > 容量管理 > 容量规划”。 在“容量规划”页面中，单击左上角的。

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移动对象 使用mv命令移动对象或批量移动对象。 命令结构 health mv <object> <object-dest> [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 说明 object 无 移动对象时必选 批量移动时可选 移动对象时的源对象名，或批量移动时源对象名前缀。

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移动页面 操作场景 通过移动页面，将页面移动到其他文件夹中，便于页面集中管理。 操作步骤 参考登录AstroCanvas界面中操作，登录AstroCanvas界面。 在项目列表中，单击页面所在的项目，进入项目。 将鼠标放在对应的页面上，单击，选择“移动”。 选择目标文件夹，单击“确定”。

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移动分区 用户可以使用移动分区的命令来将一个分区移动到新的表空间中。移动分区可以通过指定分区名或者分区值来进行。 使用ALTER TABLE MOVE PARTITION可以对分区表移动分区。 例如，通过指定分区名将范围分区表range_sales的分区date_202001移动到表空间tb1中。

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移动账号 功能介绍 将账号从其当前源位置（根或组织单元）移动到指定的目标位置（根或组织单元）。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/or

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移动账号 登录到管理账号后，您可以移动组织内的账号，将账号从当前组织单元，移动到其他的组织单元中。 以组织管理员或管理账号的身份登录华为云，进入华为云Organizations控制台，进入组织管理页面。 选中要移动的账号。单击组织结构树上方的管理，选择“移动账号”。 图1 移动账号

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

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盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理 大模型是一种参数量极大的预训练模型，是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明，随着模型参数规模的增加，自然语言处理下游任务的效果显著提升，这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间，同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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汇聚业内优秀软硬件办公产品，为政府、企业办公提供一站式数字化办公服务。 自主可控 端到端自主可控，芯片、OS、政务应用、终端全量支持自研。 安全可信 以可信文化为指导，以安全技术为保障，构筑芯-端-管-云全链路安全。 统一平台 桌面端、移动端融合，提供统一的办公环境，统一的接入认证平台。 开放生态 汇

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