一步。 设置query_dop=-value，在考虑资源情况和计划特征基础上，限制dop选取的范围为[1,value]。 设置query_dop=value，不考虑资源情况和计划特征，强制选取dop为1或value。 在符合条件的查询语句执行前设置合适的query_dop值，在语

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华为机器翻译（体验） 华为云自言语言处理服务机器翻译功能。机器翻译（Machine Translation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译服务，帮助用户跨语言沟通，可用于文档翻译等场景中，包含“文本翻译”和“语种识别”执行动作。 连接参数 华为机器翻译（体验）连接器无需认证，无连接参数。

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CDM 迁移数据到DWS时如何选取分布列？ 问题描述 CDM迁移数据到DWS时如何选取分布列？ 解决方案 在使用CDM迁移数据到 数据仓库 服务（DWS）或者 FusionInsight LibrA，且CDM在DWS端自动创建一个新表时，在创建作业的字段映射界面，需要选择分布列，如图1所示。 图1 选取分布列

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CDM迁移数据到DWS时如何选取分布列？ 问题描述 CDM迁移数据到DWS时如何选取分布列？ 解决方案 在使用CDM迁移数据到数据仓库服务（DWS）或者FusionInsight LibrA，且CDM在DWS端自动创建一个新表时，在创建作业的字段映射界面，需要选择分布列，如图1所示。 图1 选取分布列

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JupyterLab开发平台 创建特征工程 数据处理 模型训练 迁移学习 学件 模型归档 如何恢复异常的JupyterLab环境 父主题： 特征工程

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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单击左侧“智能机器人”，进入智能机器人管理界面。 单击“”，新增智能机器人。“对话类型”选择“语音导航”，流程名称选择刚刚发布的基线流程。 配置流程接入码。登录AICC，选择“配置中心>系统管理>租户信息” ，在基本信息页面中，单击打开“智能识别”和“智能座席助手”，选择机器人助手并保

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调用链等快速诊断应用性能异常。 通过APM找到性能瓶颈后，CPTS（云性能测试服务）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据采集，无需修改业务代码即可轻松接入APM，数据源包括如下：

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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问答机器人API 功能介绍 用户可通过调用该接口与机器人进行会话。旧版问答机器人API请参见问答会话API（仅支持老用户）。 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

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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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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，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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配合命令用于在装配体零部件之间生成重合，平行，垂直等几何关系，并可在其自由度之内移动零部件。其命令界面如下所示： 图2 配合 零件：选取两个不同零件上的点、线、面、或基准面。 配合类型：根据所选取的不同类型的零件上的元素，系统会筛选出适用的配合类型，适用类型多于一个时默认第一个适用类型进行预览，同时可切

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智能问答机器人简称 QABot ，可提供智能对话引擎，通过对机器人知识的配置，可以让机器人回答不同的问题。配置后，您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用，比如智能客服、通讯软件、公众号等，以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人，目前提供的智能问答机

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漏洞扫描能力 类型 功能描述 全量扫描 对服务器、终端设备等多种资产类型进行全量漏洞扫描，包括系统漏洞扫描、Web应用漏洞扫描、数据库漏洞扫描。 专项扫描 高危漏洞扫描 对服务器、终端设备等多种资产类型进行高危漏洞扫描。 热点漏洞扫描 对服务器和终端设备进行最新Apache Log4j2远程代码执行漏洞的扫描。

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Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助

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快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果

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发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相

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