天气预报 为用户提供天气情况的预测，包含“一周天气预报”执行动作。 连接参数 天气预报连接器使用APIkey认证，创建天气预报连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 天气预报的连接。 描述 否 对于连接的信息描述说明。

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用于选择是否开启集合预报。 在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果，从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。 集合成员数 用于选择生成预报的不同初始场的数量，取值为2~10。 扰动类型

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以用来评估预报结果的不确定性。 ensemble_noise_perlin_scale 否 Double 集合预报的Perlin加噪scale。取值范围：(0, 0.5)。 ensemble_noise_perlin_octave 否 Long 用于选择集合预报的Perlin加噪

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干净整洁。 智能机器人采用先进的传感器和导航技术进行智能导航。 机器人不会碰到家具或其他障碍物，也不会误入不该进入的区域。 智能机器人还具有自动充电功能。 电量低时，它可以自动返回到充电站并自动启动充电。 智能机器人还可以通过语音指令来控制机器人的运行。 智能机器人有多种清洁模式可供选择。

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该城市的能见度，单位为KM。 体感温度 该城市的体感温度。 云量 该城市的云量。 阵风风向 该城市的阵风风向。 风向 该城市的风向。 气压 该城市的气压。 气压趋势，R：上升；S：稳定；F：下降 该城市的气压趋势，R：上升；S：稳定；F：下降。 体感温度 该城市的体感温度。 温度 该城市的温度。 风速 该城市的风速。

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CN 天气 天气。 多云 温度 温度。 37 获取未来天气预报 获取指定区域内未来天气状况。 输入参数 用户配置获取未来天气预报执行动作，相关参数说明如表4所示。 表4 获取未来天气状况输入参数说明 参数 必填 说明 示例值/默认值 城市 是 请输入预报的城市。 南京 语言 否 请输入语言信息，默认简体中文。

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而无法收敛。如果学习率过小，模型收敛的速度可能会非常慢。当batch_size减小时，学习率也应相应地线性减小。预训练时，默认值为：0.00001，范围为[0, 0.001]。 学习率调整策略 用于选择学习率调度器的类型。学习率调度器可以在训练过程中动态地调整学习率，以改善模型的

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图标大小：未来天气图标的大小。 图标颜色：未来天气图标的颜色。 未来最高温度 是否显示：是否显示未来几天的最高温度。 字体：未来几天最高温度的字体、大小和颜色等设置。 未来最低温度 是否显示：是否显示未来几天的最低温度。 字体：未来几天最低温度的字体、大小和颜色等设置。 未来星期展示 是否显示：是否显示未来几天星期。

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。只有正确定义了响应参数，才能获取具体的参数值。 例如：现在某条流中有两个执行动作：“预报天气”(A) -> “发送短信”(B)，B中可以通过单击动态内容中的“温度”等引用到A中定义好的“温度”响应数据。 父主题： 流管理

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月照亮度 月照亮度。 逐小时预报 逐小时预报。 时间 时间。 温度 温度(摄氏度)。 天气情况 天气情况。 风速 风速(千米/小时)。 风向 风向。 气压 气压(mb)。 降水量 降水量(毫米)。 湿度 湿度(百分比)。 云量 云量(百分比)。 体感温度 体感温度(摄氏度)。 是否下雨

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EntityThresholdCurrent=[INTEGER5], EntityTrapFaultID=[INTEGER6]) 温度超过温度上限，或者低于温度下限（告警阈值可通过display temperature命令查看）。 告警属性 告警ID OID 告警级别 告警类型 4287373386

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度层、时间分辨率、水平分辨率以

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ALM-303046659 温度异常 ALM-303046659 温度异常 140544 ALM-303046659 温度异常 140545 ALM-303046659 温度异常 143624 父主题： V200版本LSW设备告警

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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更多色彩。 12. 此外，家用机器人还具备强大的学习和适应能力。 13. 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。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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(Index=[INTEGER], EntityPhysicalIndex=[INTEGER], PhysicalName="[OCTET]", EntityThresholdType=[INTEGER], EntityThresholdValue=[INTEGER], EntityT

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(Index=[INTEGER], EntityPhysicalIndex=[INTEGER], PhysicalName="[OCTET]", EntityThresholdType=[INTEGER], EntityThresholdValue=[INTEGER], EntityT

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使用源码部署天气预报微服务 源码部署前准备 源码部署微服务 父主题： 使用ServiceStage托管和治理天气预报微服务应用

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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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