Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。

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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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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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线性规划问题的求解服务，详见：数学规划求解器。 数值计算求解器：通过数值计算方法，高效求解CAE仿真底层的数学问题。OptVerse服务提供线性方程组的直接法和迭代法及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、智能加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务，详见：数值计算求解器。

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在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 更多 训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ 如何查看训练作业的资源占用情况？ 更多 Lite

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据库、HTTP API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容量的规划（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。

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与算法的计算系统，涵盖大量的数学模型与优化技术，考虑人、机、料、法、环等资源能力与工艺约束，为复杂的生产和供应问题提供优化的解决方案，目前主要支持生产计划、生产排程、运输计划能力。 生产计划 满足生产能力和物料计划的可执行的工作中心的生产计划。 生产排程 根据生产计划制定的详细的含顺序的任务加工计划。

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调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚

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什么是OptVerse 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。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。

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与算法的计算系统，涵盖大量的数学模型与优化技术，考虑人、机、料、法、环等资源能力与工艺约束，为复杂的生产和供应问题提供优化的解决方案，目前主要支持生产计划、生产排程、运输计划能力。 生产计划 满足生产能力和物料计划的可执行的工作中心的生产计划。 生产排程 根据生产计划制定的详细的含顺序的任务加工计划。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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Explorer中修改接口参数，即可自动生成对应的代码示例。同时，可在 集成开发环境 CloudIDE中完成代码的构建、调试、运行等操作。 图1 API Explorer 接口与API对应关系 对话机器人接口与API的对应关系参见表1。 表1 接口与API对应关系 接口 API 问答机器人会话

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图解对话机器人

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智能问答机器人简介 问答机器人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

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为了提升问答被匹配到的准确率，您可单击“问”后的，或单击“关键词1”后的，为问题添加相似问或关键词。 单击“”，按钮，保存成功。 （可选）为了提升问答管理的效率，您可将问题和答案通过指定的格式维护，并导入进系统中，完成问题答案的批量录入。 选中一条问答，单击“”。 系统导出一个.json文件，打开后，各字段的含义如下：

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载”获取批量模板，在模板中填写用例信息后，单击“导入”批量添加。 单击“确定”。在“编辑测试用例”页面单击“保存”。 在“测试用例管理”页面选中您需要执行的用例，单击“执行测试”。 执行后，系统自动在已激活的领域中执行测试用例，并输出测试结果。 针对失败的用例，您可单击通话详情，

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创建智能问答机器人 场景描述 本文以某企业的IT呼叫中心为例，此呼叫中心每天都要为企业内部员工解答大量的IT问题，其中包括大量重复回答的问题。为了降低运维成本，该呼叫中心开始使用CBS的智能问答机器人提供自助问答服务。 本文介绍了购买、使用的主要流程和操作步骤。指导您快速了解并创建一个问答机器人。

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开始的utc时间 统计开始的utc时间。 结束的utc时间 统计结束的utc时间。 获取问题提示 获取用户输入问题的提示问题列表。 输入参数 获取问题提示执行动作，相关参数说明如表8所示。 表8 获取问题提示输入参数说明 参数 必填 说明 用户输入的问题 是 用户输入的问题。 最多提示条数

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缺乏自动化的持续集成工具。 推荐搭配 需求管理、代码托管、编译构建、测试计划、部署、流水线。 实现结果 开发人员高效协作，项目开发周期可控可观，快速响应客户需求。 传统企业互联网+转型 研发挑战 传统企业在进行互联网+转型的过程中，由于软件开发能力较低，无法有效地度量软件的进度、生

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