自动导入 简介 添加导入 组织导入 验证导入 父主题： Java

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_max_workers为0时，表示系统不会自动进行autovacuum，只会在故障恢复后，自动清理两阶段事务。 当设置autovacuum为on，autovacuum_max_workers大于0时，表示系统在故障恢复后，不仅会自动清理两阶段事务，还可以自动进行autovacuum。

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置样本属性值，筛选出分组结果。 图2 查看自动分组结果 查看自动分组的历史任务 在数据集详情页面的“全部”页签中，单击“自动分组 > 任务历史”。在弹出的“任务历史”对话框中，展示当前数据集之前执行的自动分组任务的基本信息。 图3 自动分组任务历史 父主题： 数据分析与预览

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自动回复 用户处于假期期间，可启用邮件自动回复。 回复时间：可基于请假时间，可设置自动回复的时间段。 回复范围：支持仅回复站内成员（仅在华为云 企业邮箱 上开通邮箱的成员） 回复内容：支持自定义内容 创建收信规则时，可基于设定的规则，执行邮件自动回复操作，回复内容可自定义。收信规则的自动回复优先级高于全局设置的自动回复。

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登录实时音视频控制台。 在左侧导航栏中，选择“视镜（beta） > 自动诊断”，进入自动诊断页面。 输入应用ID或选择目标应用名称/ID，即可查看到目标应用中的所有通话异常诊断数据。 诊断数据图表中可查看的信息主要包含不同异常类型的用户数据、不同异常影响因素的分布和所有通话体验异常的用户详情。 总览-RTC

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自动导入 如果您使用非导入符号，CodeArts IDE会帮助您添加相应的导入语句。此外，CodeArts IDE可以重新组织和验证代码中的导入。 添加导入 导入排序 父主题： 代码编辑

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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自动支付 客户下单购买云服务产品时，若设置了自动支付，在确认云服务参数规格提交订单后，系统会自动根据客户的付款方式收取订单费用。客户可进入“我的订单”中查看订单状态及详情。 表1 支付场景 下单是否设置自动支付 下单后订单状态 操作 非自动支付下单 待支付 客户进入待支付订单页面手动支付

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自动登录 登录界面支持自动登录功能，登录成功后功能生效，下次启动OpenEye时直接使用上一次登录信息进入工作台。 图1 自动登录 记住密码和自动登录功能可以同时选择，也可以只选择其中一项。 父主题： 登录/登出

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I计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用

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调测证书制作 更多 服务使用 设备注册鉴权 订阅推送 数据上报 命令下发 规则引擎 设备监控 更多 高手进阶 通过实战，学习如何在设备管理服务开始您的实际工作 最佳实践 实战演练 数据转发至OBS长期储存 温度过高时自动关闭设备 基于OceanBooster构建应用服务器 基于小熊派开发智慧路灯

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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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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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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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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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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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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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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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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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 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

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