更新应用版本 存储2.0的机器（推荐） 确保手机已经卸载应用 推送最新的应用 随后，在需要时调用appctrl start会启动最新版本应用 存储1.0的机器 更新应用版本，需要先删除服务器上的旧版本应用，然后重新部署新版本应用。 删除旧版本应用 接口示例： POST https://{CPH

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IVR概览 您通过IVR概览页面，可以从宏观角度去了解所选机器人流程整体运营情况。 前提条件 您必须具有“IVR分析 > IVR概览”的菜单权限。 您的租间需开启IVR分析特性、智能IVR特性。 被分析机器人流程在查询时间范围内存在通话记录。 操作步骤 您登录客户服务云，进入“IVR分析>IVR概览”界面。

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端？ 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人和企业微信机器人在添加订阅时，输入的订阅终端地址获取方式如下。 钉钉机器人 在钉钉的群设置中选择“智能群助手”，添加机器人时选择“自定义”，创建完成后即可获得w

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取值范围：整型，2*1024*1024～INT_MAX/2，单位为KB。 默认值：非从备DN节点自动适配，一个机器部署多个DN情况下，公式为（物理内存大小）* 0.8 / (1+主DN个数)；一个机器部署单个DN情况下，公式为（物理内存大小）* 0.6；当结果不足2GB时，默认取2GB。从备DN默认为12GB。

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log的话，复制延迟的值为NULL。 主机与备机的同步延迟是无法利用公式来计算的，它会受到以下因素的影响： 网络通信状况。 主机的事务压力，即主机每秒执行的事务量。 主机执行的事务大小，即一个事务要执行多久。 备机和只读实例的机器负载状况。 如果主机在某个时间段压力非常大，每秒执行的事务量

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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nf_conntrack_max不是越高越好，通常根据内存大小进行设置。 nf_conntrack_max计算公式（64位） CONNTRACK_MAX = RAM SIZE (inbytes)/16384/2 例如您的机器是一个64GB 64bit的系统，那么最合适的值是 CONNTRACK_MAX =

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关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR

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更多色彩。 12. 此外，家用机器人还具备强大的学习和适应能力。 13. 它可以通过不断地学习和训练，更好地理解和适应您的需求，为您提供更为个性化的服务。 14. 这不仅使您享受到了科技的便利，也让家用机器人的使用变得更加人性化。 15. 家用机器人是您生活中的最佳助手，它为您带来了更为智能、便捷和舒适的生活体验。

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王，由于犯了错误，被惩罚在一座山坡上不停的推石头。这位国王不停推石头的过程，与我们持续的进行性能优化的过程很像，而石头就是我们要不停优化的问题，发现有问题又要重新来，或者一步一步来。几乎所有大型网站在做性能优化的时候，可能都是在重复的推那个大石头。 我们为什么要做性能优化？下面让我们来看几个数据：

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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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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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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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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介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec， 自然语言处理 和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准

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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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log的话，复制延迟的值为NULL。 主机与备机的同步延迟是无法利用公式来计算的，它会受到以下因素的影响： 网络通信状况。 主机的事务压力，即主机每秒执行的事务量。 主机执行的事务大小，即一个事务要执行多久。 备机和只读实例的机器负载状况。 如果主机在某个时间段压力非常大，每秒执行的事务量

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CN中此参数建议保持默认值。DN中此参数按照如下公式计算： dop_limit * 20 * 6 + 24，公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数，计算公式为：dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数 / 单机器的DN数。 最小值5000。 增大这个参数可能

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Generation，简称LG）、 语言理解 （Language Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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