带宽曲线 功能介绍 带宽曲线 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/aad/domains/waf-info/flow/bandwidth 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domains 否 String 不传时代表全部 域名 value_type

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ss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。

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建议PR/工单 路径：OSP>订单排产与承诺>建议PR/工单 供需匹配完成后，系统根据需求和库存的情况， 自动输出建议PR/工单，作为WOP和其他系统的需求数据输入源。 图1 建议PR/工单 父主题： OSP功能

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，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际情况调整“学习率”的值，帮助模型更好收敛。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。

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训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本出现了大量重复数据，或者数据多样性很差，则会加剧该现象。

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这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 Pro

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绘制组合片段 Fragment用来对顺序图中的消息发送/接收施加控制，用以将复杂的交互场景分解为更小、更易于管理的部分。每一个Fragment都会有对应的操作符类型，不同的操作符对应着不同的逻辑控制，Fragment中一共有12种操作符类型，可参考下方的操作符介绍说明。 服务将使

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前提条件 APP主席进入多人视频会议。 操作步骤 在多方协同视频主页中，点击“更多”中的“涂鸦”按钮。 图1 “涂鸦”按钮 从左至右功能按钮依次为“选择颜色”、“绘制曲线”、“绘制直线”、“绘制方框”、“撤销上一步”“删除”，可对屏幕进行涂鸦操作。 图2 “涂鸦”操作界面 父主题：

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标放在支持的拾取要素上，拾取要素高亮显示，按下鼠标左键，进入草图区域，自动正视于所选草图基准面，此时草图对话框关闭。切换成如下所示的工具栏。 图3 工具栏 图4 属性面板 通过单击工具栏中的或右键菜单中的“退出”结束命令。 实体 通过不同的几何图元及条件创建不同类型的特征或零件。

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参数，可以查询到该报告关联的用例运行id集合，即返回结构体中result.case_aw_info_list[index].testcaseId为索引为index的运行用例ID。 detail_id 是 String 运行用例详情ID，通过报告管理中的“当前任务用例列表”接口获取

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CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” cce-endpoint-public-access

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调用链的时间线如何绘制的？ 问题现象 调用链的时间线是如何绘制的？当调用链的时间线类似如下图所示时，是绘制错误了吗？ 问题解答 每个方法的时间线是表示该方法的起始位置与总耗时。在调用链界面中，方法线用灰色绘制，每一个方法的耗时用绿色填充。绿色填充段表示总耗时。当您看到上图所示的调用

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已经创建好的所有部署架构图，可以拖拽到画板进行画图。 双击基础图元，右侧弹出属性编辑弹窗，对图元的尺寸、名称和备注进行修改。 双击部署架构图元，右侧弹出属性编辑弹窗，弹窗页签默认为“部署架构”，可以看到每个服务关联的资源数量，点击“编辑部署架构”可以跳转到此部署架构图的编辑页面；

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常是有执行时间的。目标生命线在执行任务的这段时间处于激活状态，会在生命线上生成对应的激活块。 对应的代码模型。 同步消息线与异步消息线的区别是相对于消息发送方而言的，同步消息线的发送方会等待指令/任务执行完成，在指令/任务执行过程中它也是处于激活状态，所以发送方的生命线上会有对应

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微调所需的参数，降低了微调过程中所需的存储和计算资源，可灵活地运用于不同的预训练模型和任务。 Loss曲线 Loss曲线是一个用于评估模型训练效果的工具，它展示了模型在训练过程中产生的损失（Loss）随时间的变化情况。通过观察Loss曲线，可以了解模型的收敛效果、参数的敏感性和有效性。

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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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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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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