如何删除机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费用中心页面，在左侧导航栏中选择“订单管理 > 退订与退换货”。 图1 退订与退换货 在“退订使用中的资源”列表中，选择需要退订的机器人，执行退订操作。

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通过这项配置可以设置每台机器上运行的worker数量。端口的取值范围是1024到65535，不同端口使用逗号分隔。 6700,6701,6702,6703 WORKER_GC_OPTS supervisor启动worker时使用的jvm选项。需要根据业务中对内存等的使用来进行设置

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上面是一个Dockerfile文件，包含一些常见的参数ENV、VOLUME、EXPOSE、ENTRYPOINT、CMD，这些参数在云容器实例中可以按如下方法配置。 ENV为环境变量，在云容器实例中创建负载的时候，可以在高级配置中设置，“ENV VERSION 1.0”指令在CCI中的使用，如下所示。 VO

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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当您与机器人交谈时，您可以通过单击“转人工”按钮由机器人转到客服座席，也可以通过输入包含“转人工关键词”的内容由机器人转到客服座席（“转人工关键词”可在步骤6中的页面配置）。但是，当您与客服座席交谈时，不能转人工或者转机器人。 在弹出的“在线客服”对话框中，客户输入与机器人或客服座席

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当您与机器人交谈时，您可以通过单击“转人工”按钮由机器人转到客服座席，也可以通过输入包含“转人工关键词”的内容由机器人转到客服座席（“转人工关键词”可在步骤6中的页面配置）。但是，当您与客服座席交谈时，不能转人工或者转机器人。 在弹出的“在线客服”对话框中，客户输入与机器人或客服座席

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乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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量的规划（例如：某活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。 调用链追踪：发现异

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Server。 修改参数模板名称“name”不能与默认参数模板或已有参数模板的名称重复，默认参数模板不允许修改。 修改的参数必须在指定数据库版本的默认参数范围内，具体可配置范围请参见《云数据库 RDS用户指南》中“修改实例参数”的内容。 敏感参数，例如：“lower_case_tabl

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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量的规划（例如促销活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。 调用链追踪：拓扑图

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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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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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态势感知的数据来源是什么？ 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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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 SecMaster与HSS主要功能区别 功能项 共同点 不同点 资产安全 主机资产

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务（Host Security

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rget 参数说明：设置用于增量检查点打开时，候选buffer链中可用buffer数目占据shared_buffer内存缓冲区百分比的期望值，当前候选链中的数目少于目标值时，bgwriter线程会启动将满足条件的脏页刷盘。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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问题描述 执行nvidia-smi查看GPU使用情况，显示如下： 单卡机器显示 No devices were found 多卡机器上显示卡数目不全 执行lspci | grep -i nvidia，显示卡数目正常。 处理方法 查看实例是否使用NVIDIA Tesla T4 GPU（例如，Pi2或G6规格）。

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