安装成功后，如图5所示，软件包安装列表页面展示安装的软件包。 图5 软件包安装列表 参见4～6，继续完成包ISDP__IntelligentSchedulingModel_bp-XX.XX.XX.预置数据包.zip和ISDP__IntellScheduleBaseline-XX.XX.XX.zip的安装，安装完成后，如图6所示。

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请至少输入元数据、边数据集与点数据集中的其中一个字段。 元数据 否 根据“元数据来源”的选择，本参数有不同的填写方式。 如果元数据来源为已有文件，单击输入框中的并选择对应的元数据文件 。 如果元数据来源为新建元数据，单击输入框中的，进入新建元数据的界面，分别选择 MRS Hive中的点表和边表，并

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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Hyperledger Fabric增强版 Hyperledger Fabric增强版的 区块链服务BCS 提供专业版、企业版和铂金版供您选择使用，每个版本均有不同的规格支持，详细请参见表3。集群规格信息请参考表4。 各版本的价格请参见：产品价格详情。 一个容器集群目前只能部署一个 区块链 实例。 表3

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er节点会按高可用部署，确保集群的可靠性。 Master节点的规格决定集群管理Node节点的规模，创建集群时可以选择集群管理规模，这个规模就是指的集群可以有多少个Node节点，例如50节点、200节点等。 集群生命周期 表1 集群状态说明 状态 说明 创建中 集群正在创建，正在申请云资源

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核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建

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通过定义“提交”按钮的“点击”事件，实现生成工单的能力。定义“取消”按钮的“点击”事件，返回工单列表页面（客服人员）。 定义“提交”按钮“点击”事件。 在“HW__createWorkOrder”页面的“设计视图”下，选中“提交”按钮。 在右侧“事件”页签中，单击“点击”后的“+”。 在

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用，适用于长期、稳定的业务需求。以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活

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如果成功状态，通常会返回“Success”，其他情况会返回具体的错误信息。 result Object 参数解释： 在成功请求时会有内容，返回启动BPM后，BPM实例的运行信息。 请求示例 对一个已启动运行的BPM实例进行暂停操作，被操作的BPM实例ID是“002N000000Q3QW4IMAOO”。

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Cassandra存储引擎的特点，为了保证高性能需要在创表的过程中对内存进行预分配，因此GeminiDB Cassandra对表的数目有一定的上限要求。 使用须知 系统将节点内存的一半分配给存储引擎使用。 节点数量为奇数的集群容忍故障节点为N/2-1 , 偶数的集群容忍故障节点为N/2。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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集是规范采集的数据，采集参数可以让用户自定义采集的数据。 数据采集由APM Agent实现采集，比如java性能数据采集通过javaagent来实现。APM Agent采集的数据必须跟采集器的指标集的数据模型定义对应， 服务器 端才会得到处理。 每一种语言和框架的Agent都定义自己的采集器。

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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合作伙伴计划 伙伴计划简介 合作伙伴共拓计划 合作伙伴能力计划 解决方案提供商计划 分销计划（总经销商） 分销计划（云经销商） 云商店商家计划 云商店客户服务商计划 服务伙伴能力提升专项计划 伙伴计划相关操作

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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线上广告营销支持 最高额度0.5万 最高额度5万 最高额度15万 促销节专项加速包 营销初级包 （开年采购季、618、双11） 营销中级包 （828企业节、开年采购季、618、双11） 营销高级包 （828企业节、开年采购季、618、双11） CDP人群圈选 1次/季度 1次/月 1次/月

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