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如何修改机器人规格，不同版本机器人区别
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旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格
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大模型开发基本概念
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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。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。
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如何查看备份中的数据？
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如何查看备份中的数据？ 您可以通过以下几种方式进行查看： 通过镜像创建云服务器无法直接从云备份控制台查看备份中的数据。 云服务器备份 使用云服务器备份创建镜像，相关操作请参考使用备份创建镜像。 使用镜像创建云服务器，相关操作请参考通过镜像创建云服务器。 登录云服务器，查看服务器中的数据。
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加载数据到Hive表中
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迁移应用中的对象数据
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向Doris表中插入数据
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向Doris表中插入数据 本章节介绍向Doris表中插入数据样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群的dbName.tableName表中插入数据。 String insertTableSql = "insert into
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向HBase表中插入数据
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向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例
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SA与HSS服务的区别？
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产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台，管理主机Agent上报的安全信息。 表1 SA与HSS主要功能区别
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Kubeflow部署
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项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，
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重新学习服务器
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重新学习服务器 如果已完成进程白名单扩展，但仍然存在较多可信进程运行误报或您的服务器业务存在变更，您可以设置HSS重新学习服务器，校准HSS的应用进程情报数据，避免误报。 重新学习服务器 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 企业主机安全”，进入主机安全平台界面。
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向HBase表中插入数据
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向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例
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向HBase表中插入数据
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向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例
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向Phoenix表中插入数据
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向Phoenix表中插入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public
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加载数据到Hive表中
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加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中具有UPDATE
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加载数据到Hive表中
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加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要在数据库中具有UPDATE
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GS_OPT_MODEL
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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
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机器人客服功能
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机器人客服功能 机器人客服咨询操作（PC端） 在PC端集成入口进入eGPT对话界面。 通过直接对话或者使用预制的默认问题对机器人进行咨询。 如果机器人客服的回复有对应原文支持，则可以直接在右侧的拓展阅读窗口中查看对应的知识原文。 图1 机器人客服咨询操作-PC端 机器人客服咨询操作（移动端）
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应用场景
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应用场景 实时数据处理 实时收集城市各交通枢纽的车辆通行数据，缓存在通道中，分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及
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获取和处理数据库中的数据
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106 // DBtest.c (compile with: libodbc.so) // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行此示例前请先在本地环境中设置环境变量（环境变量名称请根据需求进行设置）EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。
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106 // DBtest.c (compile with: libodbc.so) // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行此示例前请先在本地环境中设置环境变量（环境变量名称请根据需求进行设置）EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。
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获取和处理数据库中的数据
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106 // DBtest.c (compile with: libodbc.so) // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行此示例前请先在本地环境中设置环境变量（环境变量名称请根据需求进行设置）EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。
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