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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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 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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基本用法 通过按下 “Shift+Shift” / “Ctrl+Shift+A” 来启动SmartSearch。 输入搜索请求。要缩小搜索范围，例如仅搜索类成员或CodeArts IDE命令，可以在SmartSearch窗口中通过按下“Tab”/“Shift+Tab”来切换标签页，或者使用搜索查询语法。

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单击CodeArts IDE底部面板中的“运行和调试”按钮（），或按下 “Ctrl+Shift+D” / “Shift+Alt+F9”（IDEA快捷键） / “Alt+5”（IDEA快捷键） / “Ctrl+Shift+F8”（IDEA快捷键）来打开“运行和调试”视图。 展开“断点”部分，并勾选你想要设置的异常断点旁边的复选框。

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机器翻译服务接口说明 文本翻译 语种识别 文档翻译任务创建 文档翻译状态查询 父主题： API

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要打开调试控制台，请在CodeArts IDE窗口的底部单击“调试控制台”按钮（），或者按“Ctrl+Shift+Y”/“Shift+Escape”（IDEA快捷键）。 要开始新的一行，请按“Shift+Enter”。 要评估一个表达式，请按“Enter”。 请注意，调试控制台或集成终端中可能会出现中文字符显示不正确的问题。

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进入方法里展示实现代码。 单步跳出 “Shift+F11” / “F7” / “Shift+F8” (IDEA快捷键) 跳出当前方法并跳转到调用者方法。 重启 “Ctrl+Shift+F5” / “Shift+F9” （IDEA快捷键） 重启调试会话。 停止 “Shift+F5” / “Ctrl+F2”

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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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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以向客户提供定制化的产品推荐和服务。此外，通过 自然语言处理 和情感分析等技术，AI可以实现更智能、人性化的客户服务，提高客户满意度。 智能生产和供应链管理：AI技术在生产和供应链管理方面的应用可以提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如，利用机器学习和物联网，可以实现智能制造和预测

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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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{{RANGE|HASH|MOD_HASH|RIGHT_SHIFT|YYYYMM|YYYYWEEK|YYYYDD}([column])} [TBPARTITION BY {{HASH|MOD_HASH|UNI_HASH|RIGHT_SHIFT|YYYYMM|YYYYWEEK|YYYYDD}(column)}

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转到编辑器中的符号 您可以使用“Ctrl+Shift+O” / “Ctrl+Shift+Alt+N” （IDEA键盘映射）/ “Ctrl+F12” （IDEA键盘映射）导航到文件中的符号。按向上或向下箭头键导航到所需的位置。 要导航到项目中的符号，请按“Ctrl+T”，开始键入符

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plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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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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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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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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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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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2或更高版本，如果是，请查看Remote-SSH版本，如果低于v0.76.1，请升级Remote-SSH。 打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。

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