AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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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。 操作步骤 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 > 主机安全服务”，进入主机安全平台界面。

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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JupyterLab中文件保存失败，如何解决？ 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下： 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截，导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因，是否有连接网络代理。

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管理版本 创建新版本 发布版本 修改版本 删除版本 父主题： 自定义信息抽取模型

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成长地图 | 华为云 基因容器 基因容器（GeneContainer Service）提供云端基因测序解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源 产品介绍

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非结构化数据创建图谱 创建图谱简介 创建信息抽取模型 使用自定义抽取模型创建图谱

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套餐包简介 ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训

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策略名称：设置白名单策略的名称。 智能学习天数：请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数，会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”，添加智能学习服务器，如图4所示。 添加为智能学习的服务器，服务器

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概述 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server, FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类： 高性能架构

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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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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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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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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of data”。 原因分析 Hive中一个中文字符长度为“1”；而Impala中一个中文字符的长度为“3”，从而导致在Impala SQL中使用substr()，substring()，strleft()等函数截取中文字符时，不能把中文当做1个字符长度来处理，导致报编码问题。 处理步骤

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FunctionGraph函数支持哪些中文字体？ FunctionGraph函数支持以下四种中文字体： NotoSansTC-Regular.otf NotoSerifTC-Regular.otf NotoSansSC-Regular.otf NotoSerifSC-Regular.otf 以上中文字体，用户可直接引用。

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Git客户端提交中文名文件 背景信息 在Git客户端中，提交文件时，如果文件名是中文，会出现乱码。 操作步骤 避免中文文件名出现乱码的几种提交场景操作方法如下表所示。 表1 中文名文件提交场景 场景 操作方法 在Git客户端中，使用git add添加要提交的文件时，如果文件名是中文，会显示

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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