选择场景有效期，场景将在选择日期的当日24时老化。 描述 简单描述泛化场景。 参考下表配置泛化参数。 图2 泛化参数 表2 参数说明 参数 说明 泛化类型 场景泛化的类型，即生成的场景类型。 是否开启参数设置 如开启，根据选择泛化类型，展示可以设置的场景泛化参数。自建逻辑场景默认开启参数设置。 采样方式

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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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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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是否支持泛解析？ 支持。 您可以通过使用通配符“*”作为主机名来创建泛解析记录。更多详情，请参见RFC 4592。 当前云解析服务支持的泛解析记录类型为A、AAAA、MX、CNAME、TXT、SRV、PTR、CAA几种类型的记录集。 父主题： 产品咨询类

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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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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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EdgeFabric）服务部署，IEF通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 已发布区域：北京四、北京二

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些外部知识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。

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通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray Tune（用于超参数调整）、RLlib（用于强化学习）、Ray Serve（

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AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面，URL地址为“https://<管理节点IP>：8000” 启用主动学习，机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题： AI防护者初始化

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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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了推荐的系列化硬件之外，亦可对接通用服务器，支持边缘服务可插拔。 应用生态化 边缘网关云端统一部署、运维、插件管理，高效运维。 开放的架构支持第三方插件的快速集成，提供丰富的插件生态。 支持第三方应用运行，提供强大的边缘处理能力。 智慧交通 面临挑战 在自动驾驶大力发展的时代，智

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts W

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它可以通过不断地学习和训练，更好地理解和适应您的需求，为您提供更为个性化的服务。 14. 这不仅使您享受到了科技的便利，也让家用机器人的使用变得更加人性化。 15. 家用机器人是您生活中的最佳助手，它为您带来了更为智能、便捷和舒适的生活体验。 16. 无论您是在家中的哪个角落，只需

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源消耗，并提高决策的准确性和效果。 个性化和客户体验：AI技术可以通过个性化推荐、智能客服和虚拟助手等方式改善客户体验。通过分析用户行为和偏好，AI可以向客户提供定制化的产品推荐和服务。此外，通过 自然语言处理 和情感分析等技术，AI可以实现更智能、人性化的客户服务，提高客户满意度。

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单击进入在线仿真页面，单击页面右上方的“加载场景”。 选择加载场景方式。 选择需要加载的场景、泛化场景或测试用例。 图2 加载场景 如果场景数量多，用户也可根据场景的标签进行过滤，并选择需要加载的场景。 图3 标签筛选 在搜索框中输入搜索内容，单击搜索，并在筛选出的场景、测试用例或泛化场景列表中勾选中需要加载的场景。

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相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中，升级、回滚是一个常见的场景， TICS 能

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新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库 如果新购买的机器人与旧机器人均为“专业版”。可以使用“知识共享”功能，实现语料库共享。 将旧机器人的语料库共享给新的机器人，操作如下。 登录CBS控制台，选择旧机器人，进入问答机器人管理页面。 选择“高级设置 > 知识共享”，并单击“添加机器人ID”，设置共享的内容。

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特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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