placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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客户可对商品质量、交付速度和服务质量进行亮星评价（1~5颗星），单击选择商品标签、输入评论意见、上传图片（以上三项内容可选填），完成后单击“发表评论”。 评论发表后，进入审核中。可修改评价或删除评价。 评价审核通过后，可修改评价、追加评价或删除评价。 若评价审核不通过，客户可在当前页面查看驳回原因，并重新发表评价。

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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评价管理 运营管理员可以查询用户对资产的所有评价，包括被评价的资产名称和资产状态、评价人、评价时间、用户评分、评价详情，也可以删除某条评价。 在运营管理平台里，选择菜单“资产管理 > 评价管理”。 查看用户对资产的评价，从而了解资产的质量和运营情况。运营管理员也可以根据实际需要，单击操作列里的“删除”，删除某条评价。

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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定误差。下列函数用于查看HLL中精度参数。 hll_schema_version(hll) 描述：查看当前hll中的schema version。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 SELECT hll_schema_version(hll_empty());

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服务评价 功能介绍 用户在工单处理完成之后可以进行服务评价，提交一些评论。 URI POST /v1.0/servicerequest/case/evaluation 请求消息 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 取值范围 描述 caseId 是 String 32

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反馈评价 功能介绍 提交/取消反馈评价 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/irobot/feedbacks 表1 Query参数 参数

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MR评价 该功能仅支持“专业版套餐”及“铂金版套餐”用户。 该功能用于设置MR评价的维度，设置后可在合并请求详情页面里对设置的维度进行评价。 设置MR评价 选择“启用MR自定义评价维度分类”，则为多维度MR评价，可添加评价维度。 输入维度名称，按Enter键保存，名称最多200个字符，最多支持新建20个。

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评价管理 系统支持配置是否展示评价功能。如果配置为隐藏，则用户无评价管理功能。 资产提供方可以查看自己已发布的资产被评价情况。 登录ROMA Exchange系统后，先将鼠标放在页面右上角的个人账号处，然后单击“个人中心”。 选择“评价管理 > 客户评价”。 资产提供方可以单击操

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价标签并编辑评价内容， 确认无误后单击“发表评论”。 在资源详情页也可进行评价、修改评价、追评和删除评价。 已评价的商品可单击操作栏的“评价”，在评价窗口进行追评、修改和删除。 已追评的评价可单击操作栏的“评价”进行修改和删除。 每条评价支持追评一次和修改一次。 评价一旦删除将不可恢复，不可再评，请谨慎操作。

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高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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MR评价 该功能仅支持“专业版套餐”及“铂金版套餐”用户。 该功能用于设置MR评价的维度，设置后可在合并请求详情页面里对设置的维度进行评价。 设置MR评价 选择“启用MR自定义评价维度分类”，则为多维度MR评价，可添加评价维度。 输入维度名称，按Enter键保存，名称最多200个字符，最多支持新建20个。

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评价管理 系统支持配置是否展示评价功能。如果配置为隐藏，则用户无法评价。 资产订阅者可以查看自己对订阅资产的评价。 登录ROMA Exchange系统后，先将鼠标放在页面右上角的个人账号处，然后单击“个人中心”。 选择“评价管理 > 我的评价”。列表里显示用户所有已订阅的资产。

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图2 我的评价 如图3所示，用户单击操作列里的“立即评价”，选择评审并填写评价内容，用户可选择是否匿名，单击“确定”。 图3 发表评价 用户可以单击“订阅时间”、“评价时间”或者“我的评分”后的，对评价数据进行排序；已评价的资产，用户可以单击“查看评价”，查看评价的详细内容。 客户评价

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评价管理 买家对购买的商品进行评价后，商家可在“卖家中心>评价管理”进行回复操作。 操作步骤 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“交易管理 > 评价管理”，设置查询条件。 选择要回复的评价，单击“回复”。 在评价详情页查看评价内容，单击“回复”。 编辑回复内容，单击“提交”。 已

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精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（这块无需全换成fp32，fp32相对于fp16性能较差，所以一般检测出来哪个模型精度有问题时，再尝试是否用fp

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benchmark对接结果输出示例图 自动精度对比 在某些场景下，比如算子溢出、误差累积等都可能会导致模型转换前后的模型存在误差，通过精度测试节的精度校验工具可以度量模型输出的精度误差的大小。当误差较大时，可以使用精度对比工具对比转换前后的ONNX模型和OM模型。其中OM模型在使用converter_lite工具进行模型转换时会同步生成。

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现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的

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数据精度 原始成本的数据精度和账单金额一致。 摊销成本需要按照四舍五入进行保留小数，因此摊销成本会存在微小的精度差异： 成本中心页面上展示的金额，均按照四舍五入规则，保留2位小数； 导出的成本明细数据，会根据成本数据的原始精度，保留8位小数。 需要进行分摊的数据包括： 包年/包月的订单金额。

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定误差。下列函数用于查看HLL中精度参数。 hll_schema_version(hll) 描述：查看当前hll中的schema version。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 SELECT hll_schema_version(hll_empty());

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