流水线 CloudPipeline

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    机器学习去自动化测试 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例,阐述机器学习端到端场景的完整开发过程,主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Ga

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  • 自动化测试模块

    自动化测试模块 新建任务及结果查看功能 登录业务巡检平台。 单击顶部“功能测试”,进入自动化测试模块。 单击左侧“新建任务”,进入新建任务设置页面。依次选择脚本、选择设备、设置参数。 单击页面底部“提交任务”按钮,测试任务即可下发完成。 单击左侧“任务管理”,可看到任务执行状态。任务执行结束之后任务状态也会随即更新。

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    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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  • 测试金字塔和持续自动化测试

    Scott在2012年提出,金字塔中界面测试和单元测试的比例倒置形成倒金字塔,界面测试之上有大量的手工测试。反模式不是建议模式,但却是实际团队中大量存在的。团队初期没有自动化测试,完全依赖手工测试,然后从功能测试自动化入手,产生了一些界面自动化测试用例。这种由外向内进行自动化测试的建设方式,导致了这

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  • 管理机器人测试用例

    管理机器测试用例 前提条件 您已经参照配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)完成流程和机器人的配置。 管理测试用例有什么用? 自动测试可以使运维人员使用自动测试文本来批量测试对话,来验证机器人的回复是否满足预期,减少验证语料是否正确的工作量。 操作步骤 选择“配置中心>机器

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  • 测试自动化工厂能力规划服务

    质量,版本上线心中有数。 基于测试自动化平台开展测试设计、测试用例、测试执行等活动,有效提升测试效率。 服务内容 服务名称 服务范围 具体服务项 适用场景(约束条件) 测试自动化工厂能力规划-基础版 测试能力方案设计 基于企业测试能力现状,输出《测试能力建设方案》,主要包括:团队

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  • 窗口去重

    窗口重 功能描述 窗口重是一种特殊的重,它根据指定的多个列来删除重复的行,保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询,与普通去重不同,窗口重只在窗口的最后返回结果数据,不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此,窗口重查询在用户不需要更新结果时,

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  • 问答模型训练(可选)

    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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  • 自动化

    自动化 项目创建者或有自动化配置权限的角色可根据自身需要配置自动化规则,实现父子状态自动流转功能。规则一旦启用,该项目中所有工作项,所有用户均可触发规则执行。 基础版套餐用户无自动化规则相应的功能及页面,专业版、铂金版、按需、一元套餐的用户可以查看并应用此功能。 操作步骤 进入目标项目详情页。

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  • 应用场景

    旦请求出现错误,往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题,对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后,很难从代码层面梳理某个应用依赖了哪些下游服务(数据库、HTTP API、缓存),以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景,从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 导读

    自动化开发,这要求参与者熟知产品或服务业务、接口文档,熟练掌握测试技术、测试自动化框架、测试自动化代码编写。 智能算法加持下ATGen人机交互模式:在测试过程中,机器自主解析文档和数据,自动生成API场景级操作依赖ODG(OperationDependencyGraph)图,测

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  • 学习任务

    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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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 自动化

    自动化 项目创建者或有自动化配置权限的角色可根据自身需要配置自动化规则,实现父子状态自动流转功能。规则一旦启用,该项目中所有工作项,所有用户均可触发规则执行。 操作步骤 进入项目详情页面。 单击“设置 > 工作配置 > 自动化”,进入“自动化”页面。 FE/US/Task/Bug

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  • 如何构建高效的持续交付能力

    In,所有人都有责。 测试与架构相关,包括技术架构,以及组织架构。 测试的过程,是从失败中学习的过程。 自动化自动化自动化,尽可能的自动化一切该自动化的,但又不要过度的依赖于自动化,不要过度追求自动化。 下图是测试金字塔,核心是从关注测试的数量转向关注测试的质量。尤其是在持续集

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  • 创建模型微调流水线

    训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    合规” MRS 服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,如需更换Kerberos认证状态,建议重新创建MRS集群,然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务(MRS)无法公

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