PU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能

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TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能

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PU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能

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PU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能

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PU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能

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TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能

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模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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任务扫描超1小时仍然未结束？ 根据样本统计，单任务平均扫描耗时约1小时，扫描时长跟以下几个因素有关： 文件大小，文件越大扫描越耗时。 代码量，代码量越多扫描越耗时。 代码复杂程度，因为业务、代码实现的原因导致代码实现相对较复杂，调用链长，这些都会导致扫描耗时增加。 故部分应用扫描

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owned by %s because they are required by the database system" SQLSTATE: 2BP01 错误原因：系统内部错误。 解决办法：请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-01802: "unexpected dependency

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管理员清除过期数据时可以删除，其他情况不建议删除BPM实例数据。 URI DELETE AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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查询BPM实例 功能介绍 获取当前账号下BPM实例信息。 URI GET AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances?states=X 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 states 是 String 参数解释：

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按照ID删除BPM 功能介绍 按bpm_id删除BPM。 URI DELETE AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/metadata/definitions/{bpm_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 bpm_id 是 String

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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视频协议 1：H.263 2：H.264 BP 4：H.264 HP 5：H.264 SVC 8：H.265 255：AUTO 父主题： 枚举定义

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collect_rule 否 String 样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。 collect_sample 否 Boolean 是否启用样本收集。可选值如下： true：启用样本收集（默认值） false：不启用样本收集 confidence_scope

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、过滤规则和排序规则详细信息。 预览结束后，单击“完成”，组合作业创建完成。作业一般需要运行一段时间，根据您的数据量和资源不同，训练时间将耗时几分钟到几十分钟不等。 您可以前往组合作业列表，查看作业的基本情况。在组合作业列表中，刚创建的离线作业“状态”为“计算中”，当离线作业的“

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创建并启动一个BPM实例。 启动BMP实例前，需要先通过界面编排定义好BPM的元数据信息。 URI POST AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 参数解释：

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出id前缀相符的数据，达到减少数据量的目的 纵向联邦作业在特征选择时，分箱选择支持“等距分箱”。等距分箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。补充。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦分析引入PSI和同态加密算法

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GAUSS-01931: "cannot drop %s because other objects depend on it" SQLSTATE: 2BP01 错误原因：由于其他对象依赖它，无法删除这个对象。 解决办法：解除这种依赖或者删除依赖对象。 GAUSS-01932: "cannot

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如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“数据连接”代码框内容。 数据联合 数据样本量不足，则无法训练出具有一定泛化能力的模型，模型训练服务支持具有相同特征维度的数据集进行数据联合，以扩大样本量。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据合并 > 数据联合”，界面新增“数据联合”内容。

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数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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