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

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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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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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微认证是针对什么样的群体？面向对象？ 微认证对学习对象没有特殊的要求，零基础也一样能够进行学习，可以根据自己的兴趣选择不同方向的微认证，一站式在线学习、实验与考试，快速获得场景化的技能提升。 父主题： 华为云微认证 常见问题

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01 了解 了解华为对话机器人服务的产品介绍、应用场景、使用限制，有助于更好的使用对话机器人服务。 产品介绍 什么是对话机器人 适用场景 使用限制 基本概念 03 入门 对话机器人提供以下场景，帮助用户更快的创建对应的机器人。 快速入门 如何快速创建一个问答机器人 如何使用Postman调用CBS服务

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机器翻译服务接口说明 文本翻译 语种识别 文档翻译任务创建 文档翻译状态查询 父主题： API

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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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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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E CS ”界面。 单击目标弹性云服务器名称，进入弹性云服务器详情页面，选择“安全组”页签，如下图所示，单击操作栏的“配置规则 > 入方向规则”配置入方向规则。 单击“快速添加规则”，做如下设置： Linux系统机器需在入方向规则中开放22端口，Windows系统机器需在入方向规则中开放54、5

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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删除实例指定的自定义入方向端口 功能介绍 删除实例指定的自定义入方向端口，不包含默认端口80和443。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/apigw/instances/{instance_id}/custom-ingres

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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返回值类型：TEXT 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 --建表导数。 gaussdb=# CREATE TABLE connect_by_table(id int,pid int,name text); CREATE

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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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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您的真实数据学习训练大致3个月，学习阶段检测结果可能存在误差，您可以在告警列表的“操作”列单击“反馈可信度”反馈出现的问题。 告警详细信息按照最新发生时间靠前的排序方式进行排序，相关参数说明如表1所示。 表1 告警信息 参数名称 参数说明 日志类型 产生该告警的服务日志。 统一身份认证服务（IAM）

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支持从SFTP/FTP服务器导入数据到HDFS/OBS 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到HBase表 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到Phoenix表 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到Hive表 支持从HDFS/OBS导出数据到SFTP服务器 支持从HBase表导出数据到SFTP服务器

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Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要直接调用NLP的API或SDK使用服务，您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。

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基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开

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