计费构成分析 可以将U CS 的使用阶段按照计费模式进行统计，各个时间段涉及的计费模式如图2所示。 若您仅需要了解按需计费模式下的计费情况，请参考按需计费①的计费统计方式。 若您仅需要了解虽购买了套餐包，但在使用过程中超出额度的计费情况，请参考包月计费①与按需计费②的计费统计方式。 若您仅

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据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版 对业务场景为极特殊的复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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park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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"status": "red" } ] } } 多层数组对象嵌套的复杂JSON数据加工 以一个复杂的保护多层数组嵌套的对象为示例，将users下的每个对象中的login_histories的每个登录信息都拆成一个登录事件。 原始日志 { "content":{ "users":

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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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您还可以通过 自定义镜像 增强DLI的计算环境，通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像，将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python

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阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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如何查看会议中的终端网络状况？ 进入会议Web端的会控页面，查看会议中各用户网络状态。 PC端：单击视频画面上方的信号指示灯。 移动端：下拉会议主题，单击查看网络质量 硬终端可在Web界面“维护-系统状态-通话状态”中进行查看。 父主题： 会议操作

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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如何查看会议中的终端网络状况？ 进入会议Web端的会控页面，查看会议中各用户“信号”。 PC端可点击视频画面上方的信号指示灯。 移动端：下拉会议主题，点击查看网络质量 硬终端可在Web界面“维护-系统状态-通话状态”中进行查看。 父主题： 会议

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应用场景 某单位为了在重保期间做好安全保障工作，需要提前评估当前网络面临的安全风险，但资产对外暴露面过大，当前的排查方法效率低，且难以快速定位到最终对外开放的主机与业务，不能有效收敛攻击面。单位的网络覆盖面大，无法全面检查漏洞并精准修复。在保障期间总是依靠人员驻场对安全事件进行分

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长按通讯录图标，说出你的问题 英文版 WeLink ，无法使用小微语音对话服务。 小微可以为你做什么？ 公司同事重名太多怕找错人 立马找到你想要的那个TA。 对小微说：“找一下XX”。 如何让双向沟通更高效 一句话就能拨通TA的电话。 对小微说：“打电话给XX”。 想知道更多关于TA的信息 邮箱、电话一目了然。

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介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K <key1>, V <value1>, K

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具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K <key1>, V <value1>, K

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filesort，如果有，说明该语句用到了临时表或临时文件，数据量大的情况下，会导致磁盘占用高。 解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。

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filesort，如果有，说明该语句用到了临时表或临时文件，数据量大的情况下，会导致磁盘占用高。 解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。

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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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