AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确

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访问template下的html文件需要配置模板，映射 4.4 代码解析 在html代码中,主要利用onclick单击事件和jquery框架中的ajax交互。 jquery中ajax的语法格式： $.ajax({ url: 接口名, type: 'get', dataType: 'json'

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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笔记本电脑无法搜到Wi-Fi 6信号 现象描述 某项目中部署了Wi-Fi 6 AP，部署后手机关联正常，但部分笔记本电脑搜索不到信号。 可能的原因 手机正常，笔记本电脑不正常，可能的原因是电脑的无线网卡驱动版本低。 处理步骤 咨询客户，判断该问题是所有终端都有问题还是部分终端有问题。

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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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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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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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云端服务，多角色跨地域协同开发，提升效率。 在线评论、Wiki在线协作、项目文档云端托管。 个人用户 编写个人博客。 创建私密仓库，存放个人笔记。 收集整理资料，构建专属的知识库。 团队用户 项目文档编写。 团队事务管理、知识沉淀。 企业规章制度、流程。 支持多人在线协同编辑。 富文本编辑，markdown语言编辑。

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台的URL/IP和端口号信息，最终完成上线。 操作步骤 笔记本终端连接AP。 有线连接方式：使用网线将笔记本的网口连接到AP的任意网口，将笔记本的IP地址配置为与AP默认的IP地址在同一网段，对于缺省配置的AP，必须将笔记本配置为169.254.1.x/24网段（169.254.1

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业务代表可以请求休息，休息后不会分配来话。 休息与示忙的区别在于，休息需要申请并获得批准、可以设置休息的时间。 9 学习状态 座席学习进修，暂停进行来话处理。 10 调整态 通话后座席进行整理业务资料等操作，暂不接听来话。 父主题： 附录

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react/17.0.2/umd/react.development.js https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react-dom/17.0.2/umd/react-dom

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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, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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页协同操作）。 请按照章节开发Authorization签名生成机制在服务端生成Authorization签名。 在企业自有系统前台通过ajax请求，获取服务端生成的Authorization签名。 function testAjax() { let timestamp

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