域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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音视频合流转码费用由媒体处理服务收取。 表1 计费价格 转码规格 标准转码单价（元/分钟） FHD（超清） H264 0.068 HD（高清） H264 0.032 SD（标清） H264 0.016 FHD（超清） H265 0.17 HD（高清） H265 0.08 SD（标清） H265 0

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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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。 父主题： 产品介绍

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和启播两个因素，尽量达到平衡。 选择合适的分辨率 超清、2K和4K等清晰度较高的视频，对下行网络和播放设备都有相对高的要求，且若是在移动端播放，过高的分辨率并不能在移动端有明显的感官差异。因此，在发生卡顿时，可以考虑切换到低一档的分辨率，从而优化网络加载速度，降低播放设置的性能消耗，最终达到卡顿缓解的目标。

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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包名称。 版本 勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包版本。 数据集参数配置 数据集超参 设置当前训练任务的数据集超参，与模型训练保持一致。 超参配置 运行超参 运行超参的名称，与模型训练保持一致。 单击“创建”，训练任务开始。 单击查看任务运行的详细情况，包括系统

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如何设置上行视频码率、分辨率和帧率？ 建议您参考setVideoEncoderConfig，配置分辨率以达到更合适的画面质量。 父主题： SDK使用

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视频能否从低分辨率转高分辨？ 您可以通过调用新建转码任务接口，将参数“upsample”设置为“1”开启上采样，将低分辨率的视频转码成高分辨率的视频。 父主题： 转码问题

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程桌面显示正常。 图2 设置 在“分辨率”栏的下拉列表中，修改 云服务器 的分辨率。 图3 设置分辨率 单击“应用”。 处理方法2：MSTSC方式登录 如果您通过MSTSC方式登录云 服务器 ，那么，需在远程桌面连接前，设置Windows云服务器的分辨率大小。 在您的用户本地计算机（即客户机）上，单击“开始”菜单。

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如何将视频转码成多种分辨率格式？ 视频点播最多支持一次输出6路不同分辨率和码率的视频文件，您可以在自定义转码模板中，添加多路转码输出视频文件的规格，具体请参见转码设置。 图1 视频转码设置 父主题： 音视频处理问题

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视频转码输入分辨率是否支持8K？ 视频转码输入分辨率最大支持8k，输出分辨率最大支持4k。 父主题： 音视频处理问题

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程桌面显示正常。 图2 设置 在“分辨率”栏的下拉列表中，修改云服务器的分辨率。 图3 设置分辨率 单击“应用”。 处理方法2：MSTSC方式登录 如果您通过MSTSC方式登录云服务器，那么，需在远程桌面连接前，设置Windows云服务器的分辨率大小。 在您的用户本地计算机（即客户机）上，单击“开始”菜单。

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开启功能后，客户端最高支持1080P，30帧的编码发送/接收；不开启功能，客户端最高支持720P，30帧的编码发送/接收。 会议中使用1080P超清视频功能时需要全屏/窗口最大化，单个大画面支持1080P（画廊视图下多个画面时不支持）。 使用1080P超高清视频 与会者进入会议后，全屏

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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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ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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多区域客流分析技能 技能描述 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 本技能支持： 根据业务需求划定区域，只统计固定区域内的客流，技能返回区域内客流的统计信息和坐标信息。 绘制客流统计线，对人形经过该线的人数进行统计，返回客流统计信息。

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模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA2

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