语言理解 NLPLU

常用调试方法 查看日志 父主题： IPDCenter外部集成开发

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set rds_in_predicate_conversion_threshold=3; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> explain select * from t where a in (1,2,3,4,5); +---

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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常用调试方法 调试工具 cfg.ini调试方法 父主题： HTSDK使用手册

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calls区域中，选择是修改现有方法调用还是保持原样，还是通过新创建的重载方法进行委托。 单击Refactor 以应用重构。 示例 作为示例，让我们对myMethod方法通过添加参数price来更改方法的签名，使方法抛出异常Exception，并通过重载方法委托它。 重构前 public

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使用方法 华为云API符合RESTful API设计理论。 REST从资源的角度观察整个网络，分布在各处的资源由URI（Uniform Resource Identifier）确定，客户端的应用通过URL（Unified Resource Locator）获取资源。 URL的一般

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Method：表示请求方法（所有方法全为大写），各个方法的解释如下： GET：请求获取Request-URI所标识的资源。 POST：在Request-URI所标识的资源后附加新的数据。 PUT：请求服务器存储一个资源，并用Request-URI作为其标识。 DELETE：请求服务器删除Request-URI所标识的资源。

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使用方法 华为云API符合RESTful API设计理论。 REST从资源的角度观察整个网络，分布在各处的资源由URI（Uniform Resource Identifier）确定，客户端的应用通过URL（Unified Resource Locator）获取资源。 URL的一般

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Method：表示请求方法（所有方法全为大写），各个方法的解释如下： GET：请求获取Request-URI所标识的资源。 POST：在Request-URI所标识的资源后附加新的数据。 PUT：请求服务器存储一个资源，并用Request-URI作为其标识。 DELETE：请求服务器删除Request-URI所标识的资源。

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新网配置方法 如果您的DNS服务商为新网，您可通过如下步骤添加CNAME记录。 登录新网 域名 自助管理平台。 选择“域名管理”，进入DNS解析记录管理页面。 选择待添加记录的域名，进入DNS解析记录页面。 根据界面提示填写参数配置，参数信息如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明

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使用方法 表1 参数说明 参数名称 级别 描述 optimizer_switch Global，Session 查询优化的总控制开关。 其中，计算下推的子控制开关如下： offset_pushdown：LIMIT OFFSET下推优化开关，默认值为OFF。 ON：开启LIMIT OFFSET下推优化开关。

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set rds_in_predicate_conversion_threshold=3; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> explain select * from t where a in (1,2,3,4,5); +---

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，单击“下一步”。 选中“添加本字段到该页面布局”，单击“保存”。 创建表1中剩余字段。这里有两种方法，请选择合适的方式进行创建。 方法一：参考上一步，分别创建表1中其他属性。 方法二：通过导入字段模板，批量快速创建剩余字段模板。 单击import-fields-equipment

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url获取方法 在Notebook列表页面，按F12键打开，切换至Network页签。 单击页面右侧按钮，在Network页签的“Name”列单击“notebooks?offset=0&limit=10”，右侧展开代码行，在“url”行获取url链接，如下图所示。 图1 获取url

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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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。

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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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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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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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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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