欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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以上下游质量管理作为核心产品，实现从产品质量策划到质量执行反馈的全生命周期供应链互联，真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求，同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量管理潜能，形成端到端的智能决策和快速响应。 解决方案实践的应用行业推荐： 服务于制造业，主要目标行业为智能汽车与新能

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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超参说明 超参 说明 学习率 影响模型收敛程度，决定了模型在每次更新权重时所采用的步长。学习率过高，模型可能会过度调整权重，导致不稳定的训练过程；如果学习率过低，模型训练速度会变慢，甚至陷入局部最优。 batch size 影响训练速度，有时候也会影响模型精度。 micro batch

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspee

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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软件和工具使用不同的模型格式，从而使得模型的跨平台使用变得困难。DEE SDK（几何数据转换引擎）能够兼容这些模型，并对商业私有格式、中立格式等进行有效地解析，并输出为通用的中立格式。用户可以指定所需的目标格式，并携带相关的参数，进行模型转换，并得到目标模型文件。 方案架构 图1

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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兼容性参考 JDBC兼容性包 从发布包中获取。包名为 GaussDB -Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Jdbc.tar.gz。 解压后JDBC的驱动jar包： gsjdbc4.jar：主类名为“org.postgresql.Driver”，数据库连接的URL

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JDBC不同，可能导致未知错误。 Go驱动兼容 由于数据库的Go驱动当前不适配业界成熟ORM框架（比如xorm），在创建数据库连接时传入的驱动名称兼容“postgres”和“postgresql”。 数据库的Go驱动无法与PostgreSQL的Go驱动并存。 ecpg兼容 ecpg提供使用URL连

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兼容性说明 本节主要介绍 GaussDB数据库 的Oracle兼容模式与原生Oracle数据库之间的兼容性对比，以及GaussDB的MySQL兼容模式与原生MySQL数据库的兼容性对比。 与 Oracle 兼容性说明 GaussDB数据库在基本功能（数据类型、SQL、数据库对象等）和

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兼容性说明 版本兼容性 浏览器兼容性

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版本兼容性 主要介绍了DDS各版本兼容MongoDB特性说明、聚合操作兼容性说明以及DDS不同实例版本支持的特性差异。 DDS各版本兼容MongoDB特性说明 表1 兼容MongoDB特性列表 特性分类 特性详情 DDS 4.0 DDS 4.2 DDS 4.4 DDS 5.0 社区版

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下述表格为C++标准库/STL兼容规格。支持异常和RTTI特性，其他特性由编译器支持；对于STL的特性，支持清单如下，其它特性暂不支持。支持语言支持功能支持工具函数支持字符串处理支持容器类模板支持迭代器支持算法支持数值操作支持线程处理Huawei Liteos提供的memory，uninitialized_fill函数存在内存泄露，慎用。

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开启兼容性 接口描述 该接口会设置是否开启兼容性，用于兼容现网CBC加密模式。注意：当前现网均是CBC加密模式，此接口必须设置成开启兼容性。 注意事项 投屏前必须调用此接口，设置成开启状态，否者投屏会失败。 方法定义 /** * 设置自定义通知 * @param

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兼容接口和版本 表1 兼容接口和版本 兼容接口 实例类型 版本 InfluxDB 集群 集群是基于多个节点（至少是三节点）组成。集群的主要特点是横向扩展能力强，能满足不断增长的数据量需求，因此当您对可用性要求较高、数据量较大、未来扩展性要求较高的情况下，推荐您使用集群架构。 单节点

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兼容接口和版本 介绍GeminiDB Redis目前支持的兼容接口和版本。 表1 兼容接口和版本 兼容接口 版本 Redis 7.0、6.2(包含6.2.x)、5.0及以下版本。 父主题： 产品介绍

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