Foundation&playerShadow”。 如果“TransparentWindows”注册表中无其他数值数据，则直接添加“QMShadowWndClass;TXGuiFoundation&playerShadow”，如图2所示。 图2 无其他数值数据时新增示例 如果“T

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Security Service，HSS）、DDoS高防（Advanced Anti-DDoS，AAD）、 Web应用防火墙 （Web Application Firewall，WAF）等安全防护服务上报的告警数据，从中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识

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未检查到当前节点存在NPU设备。NPU设备节点未检测到。尝试重启节点，若仍检查失败，可以考虑更换节点，或以不使能NPU的方式安装IEF软件。

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概述 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server，FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类： 高性能架构

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关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时，需要配置被叫路由。

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保人员，可以按照常驻异地工作人员申请办理备案。"} 详细有监督数据格式性参见表4。 是 评测数据 CSV、JSONL 同有监督单轮不带system prompt数据。 否 表4 有监督数据格式 数据类型 格式说明 有监督单轮，JSONL格式 编码格式为UTF-8。 每一行表示一段

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状态记录。 如何运行一条工作流，请您参考运行第一条Workflow。 Workflow的构成 工作流是对一个有向无环图的描述。开发者可以通过Workflow进行有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。

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SAP HANA（单节点无HA） 查看SAP监控大屏需要安装SAP监控Agent，在SAP HANA（单节点无HA）场景下，需要在HANA节点上安装SAP监控Agent。 前提条件 确保已安装AOM ICAgent AOM ICAgent用于采集主机OS指标，如主机CPU、内存、

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视觉套件 行业套件介绍 新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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请参考队列权限管理 无 队列使用权限 数据权限 数据库权限 请参考在 DLI 控制台配置数据库权限和在DLI控制台配置表权限 请参考 《权限列表》。 表权限 列权限 作业权限 Flink作业 请参考配置Flink作业权限 无 程序包权限 程序包组权限 请参考配置DLI程序包权限 无 程序包权限

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若您在添加意图时配置了上下文，询问机器人之前请在聊天界面的上下文输入框中输入已配置的上下文，否则可不输入。 测试时请根据您的语料对机器人进行询问，查看机器人的返回，如果返回类似如下内容，表示匹配成功。 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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发送的实体的MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 删除联邦学习作业成功 401

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择计算模式。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间，在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”，您可以单击“查看应用监控”，进入“应用监控”页面，监控应用的相关信息，详情请见监控应用。 父主题： 无监督车牌检测工作流

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错误码说明 未检查到当前节点存在GPU设备 可能原因 GPU卡类型不匹配，当前IEF仅支持nvidia的GPU设备 GPU设备节点未检测到 处理措施 非nvidia的GPU卡。 安装IEF软件时，不使能GPU设备，或更换nvidia的GPU卡。 未检测到GPU设备。 尝试重启节点。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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