ox变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 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。

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函数常规信息中的“应用”应如何理解？ “应用”实际作用就是文件夹功能。当前创建的新函数所属应用均为“default”应用，且无法更改，新版本里会逐步弱化并下线老界面的“应用"概念，未来会通过标签分组的方式来管理函数的分类等。 父主题： 其他问题

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts W

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介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 您可以使用本文档提供的天筹求解器服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如天筹求解器服务包含的二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2

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解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策

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包年包月资源的预估月度节省= 资源过去n天的摊销成本/n/24*730 说明： 成本预估时，默认每个月为730个小时。 关联账号 如果当前登录账号为企业主账号时，则展示关联的财务托管模式下的子账号。 规格 当前空闲资源的规格。 区域 当前空闲资源所属的区域。 企业项目 当前空闲资源归属的企业项目。

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“冷启动时间”。在Serverless架构中，冷启动问题是无法避免的。 目前FunctionGraph已经对系统侧的冷启动做了大量优化，针对用户侧请参考如下方案。 选择合适的内存 在请求并发量一定的情况下，函数内存越大，分配的CPU资源相应越多，一般冷启动表现越优。 快照冷启动 Java应用冷启动速度慢的问题尤为

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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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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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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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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： AI

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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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优化与支持服务的优势？ 经验丰富的 数据仓库 服务团队：华为基于在各行各业深入的合作和项目经验中，已然组建了一个拥有丰富行业数据仓库应用经验的专家团队，团队规模300+。从样例代码开发，到数据仓库性能调优指导，到服务例行维护，到全周期保障重要节假日重保。 高效便利的自研工具：集多种能

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如果永久函数是在Spark中创建的，在Spark中删除该函数后需要在HiveServer中删除，即执行上述删除命令。 确定是否已连接所有HiveServer并删除永久函数。 是，操作完毕。 否，执行5。 父主题： Hive常见问题

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Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。

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{2} ANONYMOUS BLOCK EXECUTE 集合类型函数 以下函数定义说明里[]中的内容代表可选项，如：count[()]表示可以写成count或count()。 在内层表达式中，不支持通过嵌套的方式调用集合类型函数。 exists(idx) 参数：idx为INT4类型或VARCHAR类型。

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返回集合的函数 序列号生成函数 下标生成函数 父主题： 函数和操作符

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描述：生成一系列包括给定数组的下标。当reverse为真时，该系列则以相反的顺序返回。 返回值类型：setof int generate_subscripts是一个为给定数组中的指定维度生成有效下标集的函数。如果数组中没有所请求的维度或者NULL数组，返回零行（但是会给数组元素为空的返回有效下标）。示例：

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描述：生成一系列包括给定数组的下标。当reverse为真时，该系列则以相反的顺序返回。 返回值类型：setof int generate_subscripts是一个为给定数组中的指定维度生成有效下标集的函数。如果数组中没有所请求的维度或者NULL数组，返回零行（但是会给数组元素为空的返回有效下标）。示例：

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数组支持的函数 以下示例为ORA兼容模式下的示例，函数定义说明里[]中的内容代表可选项，如count[()]表示可以写成count或count()。 暂不支持数组未初始化报错（Reference to uninitialized collection）、数组下标越界报错（Subscript

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