placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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Studio简介 ML Studio是什么 ML Studio简称MLS，是ModelArts中的一个支持可视化机器学习建模的企业级AI开发工具，支持用户通过浏览器以全代码、少代码甚至零代码的方式开发AI模型。 MLS提供了图形化模型探索开发环境、丰富的预置算子和预置算链，并支持编

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云速建站自己设计的代码网站页面和数据，能不能导出源代码到自己本地服务器部署？ 云速建站不支持导出源代码。 云速建站支持修改源码吗？ 云速建站不支持修改源码，您可以通过添加高级代码插件编辑页面。 怎么上传自己的源码？ 云速建站服务不支持上传整个网站的源代码。 多终端独立版站点可以考虑通过添加高级代码插件实现相关功能。

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度：1 最大长度：100 error_msg String 错误描述 最小长度：1 最大长度：100 请求示例 { "level" : 1, "labelQuantity" : 1, "merchant" :

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2所示。 图12 算链运行成功 如果运行失败，双击失败算子或者右键该算子选择编辑代码，如图13所示。在编辑算子代码界面可修改代码进行调试，如图14所示 。 图13 右键选择编辑代码 图14 编辑代码 Step3 使用ML Studio预测 新建一个预测算链。 拖拽读取模型算子至画

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下载SDK的最新版本，获取“ApiGateway-python-sdk.zip”压缩包，解压后目录结构如下： 名称 说明 apig_sdk\__init__.py SDK代码 apig_sdk\signer.py main.py 示例代码 backend_signature.py 后端签名示例代码 licenses\license-requests

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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Python 简介 开始工程 构建环境 编辑代码 浏览代码 搜索代码 代码校验 测试 调试 启动配置

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Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别

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Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别

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“语言”参数选择Python且“Python框架类型”选择符合WSGI标准的Python工程时，需要设置主模块和主模块函数。Python工程主模块和主模块函数名称示例如下： Python主模块：如果Python工程入口文件名为server.py，主模块名称则为server。 Pyth

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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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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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请求Headers header = {'Authorization': 'WSSE realm="SDP",profile="UsernameToken",type="Appkey"', 'X-WSSE': buildWSSEHeader(APP_KEY

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Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例，介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验，然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 签名SDK只包含签名功能，不包含云服务的SDK功能，云服务SDK请参见SDK。 准备环境

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producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=conf['bootstrap_servers']) data = bytes("hello kafka!", encoding="utf-8") producer.send(conf['topic_name']

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Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别

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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。

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