需求并相互信任的云服务器提供访问策略。安全组创建后，用户可以在安全组中定义各种访问规则，当云服务器加入该安全组后，即受到这些访问规则的保护。 系统会为每个用户默认创建一个默认安全组，默认安全组的规则是在出方向上的数据报文全部放行，入方向访问受限，安全组内的云服务器无需添加规则即可互相访问。

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stmt .executeUpdate("CREATE TABLE customer_t1(c_customer_sk INTEGER, c_customer_name VARCHAR(32));"); stmt.close(); } catch

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connect(dbname="database", user=user, password=password, host="localhost", port=port, sslmode="verify-ca", sslcert="client.crt",sslkey="client

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维护常用旅客 员工可以维护因公、因私常用旅客，避免后续每次预订时需要多次录入旅客信息。 第一步：点击“我的”-“常用旅客”。 第二步：针对公务、个人业务分别新增常用旅客。 第三步：输入常用旅客的信息，并保存。（提示：需要进行国际差旅业务，请优先保存旅客英文姓名及护照信息） 第四步：支持常用旅客的修改和删除操作。

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connect(dbname="database", user=user, password=password, host="localhost", port=port, sslmode="verify-ca", sslcert="client.crt",sslkey="client

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储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region；专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。 可用区（AZ，Availability

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常用概念 应用：可以将应用理解为完成某项完整业务场景的软件系统。应用一般由多个微服务组成，应用里面的微服务能够相互发现和调用。 微服务：完成某项具体业务功能的软件系统。微服务是独立开发、部署的单元。 微服务实例：将微服务采用部署系统部署到运行环境，就产生了实例。可以将实例理解为一个进程，一个微服务可以部署若干实例。

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主播（publisher）：只发流不收流主播型角色。SparkRTC预留的角色类型。 互动观众（joiner）：既能发流也能收流的互动型角色。 普通观众（player）：只收流的观看型角色。 SparkRTC示例Demo中的角色切换、上台/下台、上麦/下麦主要指在joiner/player两个角色之间进行切换。

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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优化算法在完整训练数据集上的工作轮数。 learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数

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数据质量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导

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允许多合作方参与的结构化数据SQL分析作业。 可信联邦学习 允许多合作方参与的模型训练、评估作业。 联邦预测学习 允许多合作方参与的样本联合预测作业。 存储方式 指计算节点所属的CCE或IEF容器的工作负载，目前支持“OBS存储”和“主机存储”方式。“OBS存储”方式是将OBS服务中的路径映射到服务容器内的本地路径，

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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。

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行项目，这个被复用的脚本、任务或项目被称为私有模板。 SRE 网络可靠性工程师。SRE起源于国外大型互联网公司，直接掌管着互联网公司的机器和服务，保证网站不宕机是他们的使命。SRE基本是从软件研发工程师转型，有很强的编程算法能力，同时具备系统管理员的技能，熟悉网络架构等，是一个要

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数据集 角色访问权限 数据集界面介绍 数据集公共功能介绍 管理数据集 消费数据集 管理数据资产 父主题： 用户指南

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代码框右侧的参数说明，如表1所示。同时支持单击当前算子右侧的图标，新增需要绑定的多个数据集实例。 表1 选择数据 参数 参数说明 数据集 从下拉框中选择数据集，即“数据集”菜单中创建的数据集名称。 数据集实例 从下拉框中选择数据集实例，即“数据集”菜单中创建的数据集实例名称。 数据文件列表 当数据通过本地上传，且“

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数据集成 数据集成概述、工具介绍及入湖范围 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 父主题： 实施步骤

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数据集 数据集 数据集子集 数据集管理 父主题： 数据集

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数据集 根据数据来源不同，可分为以下四种形式创建数据集。 本地 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据集 ”。 选择“数据集”页签，单击“创建数据集”，填写数据集信息。 图1 创建数据集 名称：不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”，不支持特殊字符。 描述：数据集内

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可以删除数据集。 创建高码定制数据集。 在“数据集”页面，单击“创建高码定制数据集”。 输入数据集名称，勾选需展示数据的事件模板。 高码定制数据集：支持选择多个事件模板。 单击“确定”，数据集创建完成。 您可以单击数据集名称再次编辑，单击“操作”列“删除”可以删除数据集。 单击“

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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，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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