怎样设置Windows云服务器输入法？ 问题描述 Windows云服务器无法切换输入法的语言。 可能原因 因为ctfmon.exe进程没有启动导致的 关闭了输入指示系统图标 输入法不显示处理方法 方法一：检查是否启动了ctfmon.exe进程。 打开C:\Windows\System32，

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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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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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通用请求返回值 正常 返回值 说明 200 请求成功。 201 请求处理成功。 202 任务提交成功，当前系统繁忙，下发的任务会延迟处理。 204 任务提交成功。 异常 返回值 说明 300 multiple choices 被请求的资源存在多个可供选择的响应。 400 Bad Request

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如何获取网站cookie值？ 如果您的网站除了需要账号密码登录，还有其他的访问机制（例如，需要输入动态验证码），则建议您设置cookie登录方式进行 网站漏洞扫描 ，以便漏洞管理服务能为您发现更多安全问题。 设置cookie登录方式时需要输入网站的cookie值。 获取cookie值后，在创建扫

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在“版本列表”区，单击目标凭据版本所在行的“查看凭据值”，如图2所示，弹出查看凭据值对话框。 图2 凭据版本列表 如果开启敏感操作保护，在单击“查看凭据值”后，需要通过操作验证才可以查看凭据值。 如果未开启敏感操作保护，在单击“查看凭据值”后，单击“确定继续”即可查看凭据值。 如果需开启敏感操作保护，具体操作参见敏感操作保护。

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设备控制默认值 功能介绍 设备控制默认值 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 /v2/{project_id}/edge-nodes/{edge

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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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生成MD5值 媒资上传和更新 调用创建媒资：上传方式和视频更新接口时，可以通过“video_md5”设置媒资文件的MD5值。设置后，OBS会对媒资的MD5值进行检验，具体可参考设置对象属性。 该MD5值是经过标准的MD5哈希算法计算后，再进行base64编码的。示例代码如下所示：

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通用请求返回值 正常返回码 类型 说明 200 OK GET和PUT操作正常返回。 201 Created POST操作正常返回。 204 No Content DELETE操作正常返回。 返回值 说明 400 Bad Request 服务器未能处理请求。 401 Unauthorized

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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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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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技能是指完成某个特定功能的能力。如构建一个订机票、查询天气的机器人。 通过配置不同技能，可以让您的机器人进行多轮对话，或完成指定任务，如订票、查天气等。您还可以自定义技能，也可以将系统预置或其他用户共享的技能加到自己的机器人中，直接使用。 创建技能 配置意图 配置对话流程（可选） 在智能问答机器人中，配置一个灵活好用

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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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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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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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线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预处理技术试图改变系数矩阵的谱性质，将一个困难问题转化为另一个易于迭代求解的同解线性方程组。 非线性迭代法：基于迭代法实现CAE场景中非线性问题的高效快速求解。

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