hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：字符串，针对不同算法超参类型范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不

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hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：字符串，针对不同算法超参类型范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练

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介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍

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Shell命令如何引用参数设置中的参数 操作步骤如下： 在参数设置中添加需要用到的参数。 在执行Shell命令窗口使用“${}”引用该参数。 查看部署结果。 父主题： 执行shell命令

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PowerShell命令如何引用参数设置中的参数 操作步骤如下： 在参数设置中添加需要用到的参数。 在执行PowerShell命令窗口使用“${}”引用该参数。 查看部署结果，如下图所示。 图1 部署结果 父主题： 执行PowerShell命令

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。在交互设置的过程中，用户可根据custom参数在使用中的实际需要判断该参数是否需要加密保存。对于需要加密保存的custom参数，为保障您的参数安全，对您输入的参数值进行了匿名化处理。在您输入过程中不会显示输入的字符，在输入结束回车至下一行时，会以“****”回显您的输入内容。

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设置配置项中的系统参数 设置配置项中的系统参数的示例如下： 增加配置项 新增配置项时，以“--cli-profile”声明配置项的名称，示例如下： 新增认证模式为AK/SK的配置项，其中认证参数为访问密钥，即永久AK（cli-access-key）和SK（cli-secret-key）：

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模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下： 模型训练服务首页项目列表“

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Manifest文件中{{}}引用的参数在应用中未定义 问题现象 报错日志示例如下：“"msg": "AnsibleUndefinedVariable: 'xxxxx' is undefined"” 原因分析 所选择的Manifest文件中，{{}}引用的参数在应用中没有定义。 处理方法

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查询指定配置项中的custom参数 使用“--cli-profile”指定要查询的配置项的名称，支持以table，json或tsv格式输出，默认为json格式。查看指定配置项中的custom参数的命令为： hcloud configure show [--cli-profile=${profileName}]

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Manifest文件中{{}}引用的参数在应用中未定义 问题现象 报错日志示例如下：“"msg": "AnsibleUndefinedVariable: 'xxxxx' is undefined"” 原因分析 所选择的Manifest文件中，{{}}引用的参数在应用中没有定义。 处理方法

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查询指定配置项中的系统参数 使用“--cli-profile”指定要查询的配置项的名称，缺省时查询默认配置项。支持以table，json或tsv格式输出，默认以json格式输出。查看指定配置项中的系统参数的命令为： hcloud configure show [--cli-pro

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删除指定配置项中的custom参数 使用“--cli-profile”指定要删除的配置项的名称。删除指定配置项中的custom参数的命令可分为： 删除指定配置项中的指定custom参数： hcloud configure delete --cli-profile=${profileName}

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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。 M

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模型训练结束后，单击训练任务下方的图标，可查看10个超参组合对应的10个模型训练评估结果，如图4所示。 “评分”页签分别展示了10个模型训练任务的评分。 “超参”页签分别展示了10个超参组合的取值。 “试验时长”页签分别展示了10个超参组合对应的模型训练时长。 “详情”页签分别展示了10个超参组合的迭代信

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提取超类 此重构允许您选定现有类的成员创建新的超类。这与内联超类相反。 执行重构 在代码编辑器中，将光标放置在要将其成员提取到超类中的任何位置。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Extract Superclass。 在打开的Extract Superclass对话框中，提供重构参数。

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rk”。 单击CCE控制台中的“操作记录”，查看集群操作记录详情。 在浏览器Console的“Filter”栏里输入“jobs”，过滤出jobs列表，单击该名称并选择“Preview”页签，在左侧列表选择本次操作对应的job，其中uid字段即为job的uid。 图4 获取job_id

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rk”。 单击CCE控制台中的“操作记录”，查看集群操作记录详情。 在浏览器Console的“Filter”栏里输入“jobs”，过滤出jobs列表，单击该名称并选择“Preview”页签，在左侧列表选择本次操作对应的job，其中uid字段即为job的uid。 图5 获取job_id

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在“模型训练”页面，单击可以查看超参优化任务的优化报告。优化报告中包含： 超参优化任务的详细信息：最优超参组合的模型评分、训练耗时、参数取值，以及超参优化任务的参数信息。 评分图：在图表中显示每次迭代训练得到的模型评分。 超参图：在图表中显示每次迭代训练的超参取值及对应的模型评分。 试验时长

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