模型精度有问题怎么办？ 首先考虑通过FP16的方式进行转换和执行，再通过精度诊断工具来进行分析，更进一步可以到华为云官网上提交工单处理。 父主题： 常见问题

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Pro提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。 适用场景 停车管理、交警执法、车辆保险等交通管理场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。

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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，随着新数据

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随着城市汽车数量的增加，停车难的问题日益突出。 传统停车场靠人力管理，难以实时掌握停车场的车位全景，进出、缴费时间长，车位流转效率低下。 停车用户无法实时了解停车场的空余车位情况，在找车位过程中需要耗费大量时间，进一步增加道路交通压力。 交通部门无法实时掌握城市停车位使用情况，难以针对停车问题制定有效的交通缓解措施。

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红灯前行为检测的目的是判断主车在遇到红灯时能否在停止线前停车， 并且与停止线的距离保持在合理的范围。 判断能否在停止线前停车是指当主车前端超出停止线后， 主车速度大于零时， 则主车没能在停止线前停车。 这要排除主车在非箭头红绿灯右转的情况。 判断主车停车后距离停止线是否合理时， 如果主车在距离停止线[2

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理

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Hudi写入小精度Decimal数据失败 问题 Hudi表初始入库采用BULK_INSERT方式入库含有Decimal类型的数据，之后执行upsert，数据写入时报错： java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet

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Hudi写入小精度Decimal数据失败 问题 Hudi表初始入库采用BULK_INSERT方式入库含有Decimal类型的数据，之后执行upsert，数据写入时报错： java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet

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Pro提供零售商品识别工作流，为您提供高精度的商品识别算法，提高零售商品新品上线效率。 功能介绍 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 适用场景 无人超市、蛋糕生鲜识别、自助收银等零售场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 热轧钢板表面缺陷检测工作流

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warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。 fp16 计算精度 是否开启fp16。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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解机每个特征对其他每个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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上报高精度日志接口参考 功能介绍 该接口用于主机上报租户日志给LTS。 接入点IP可在LTS控制台“主机管理 > 安装ICAgent”的安装命令中获取，端口为8102，调用时使用该参数请参见请求示例。 每次上报的时候， 每条日志都必须带一个纳秒级的时间戳。在LTS界面查看日志的时候，

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 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

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传统停车场管理系统数字化改造 方案概述 在ROMA Connect注册设备 配置设备数据转发MQS 创建MQS到数据库的集成任务 创建并开放数据API 设备接入ROMA Connect

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KooMap卫星影像生产服务、实景三维生产服务面向城市/生态监测、普查及行业应用解译的相关企业或单位提供影像处理/三维生产能力；KooMap AR地图生产和AR地图运行服务面向文旅文博、商圈、展厅等行业提供视觉定位和AR导航能力。 表1 应用场景 应用场景 场景描述 KooMap提供服务 城市监测

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