分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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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。

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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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。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss Fun

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Double 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。取值范围(0,1]，默认0.8。 激活函数 (active_function) 是 Enum 将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。取值为relu/sigmoid/tanh，默认relu。 核函数特征交互神经网络 表39

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BP账户能使用消息&短信服务吗？ 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题： 认证相关

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BP账户能使用 隐私保护通话 服务吗？ 不能。BP账户不能开通和使用隐私保护通话服务。 父主题： 账号相关问题

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OptVerse服务为用户提供数学规划求解器、数值计算求解器、高级计划与排程、二维切割等多种运筹优化和数值计算问题求解能力。简要介绍如下： 数学规划求解器：找到一组满足若干约束条件，且最优化目标函数取值的解。根据目标函数、约束和变量类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。

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止模型过拟合。这个值越大，删除的路径越多，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0，1）。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除（也称为特征丢弃）是另一种正则化技术，它在训练过程中随机删除一部分的输入特征，以防止模型过拟合。这个值

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错误原因：makeaclitem函数参数不正确。 解决办法：不要手动调用makeaclitem函数，或者makeaclitem函数第三个参数。 GAUSS-03149: "unrecognized aclright: %d" SQLSTATE: XX000 错误原因：aclexplode函数参数不正确。

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OptVerse服务为用户提供数学规划求解器、数值计算求解器、高级计划与排程、二维切割等多种运筹优化和数值计算问题求解能力。简要介绍如下： 数学规划求解器：找到一组满足若干约束条件，且最优化目标函数取值的解。根据目标函数、约束和变量类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规

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* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(BPM名称, BPM版本号, BPM中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

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云商店客户服务商销售激励政策包括三种场景：华为云经销商业绩激励政策、云商店分成政策、伙伴运营基地政策。 销售激励政策详细说明 华为云经销商业绩激励政策：当客户绑定的bp账号与申请专属优惠/特殊商务的客户服务商账号一致时，享受该政策，激励详情可参考《2023年华为云合作伙伴销售激励政策（中国区）》、《

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系统函数信息函数 pv_builtin_functions() 描述：查询系统内置函数的信息。 返回类型：record pg_get_functiondef(func_oid) 描述：获取函数的定义。 返回类型：text func_oid为函数的OID，可以通过PG_PROC系统表查询。

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函数 当前系统内置了如下函数。 表1 函数列表 函数名称 函数分类 函数功能 举例 Sum([...]) 数学 求数组的总和值 Sum([1,2,3])，结果为6 Avg([...]) 数学 求数组的平均值 Avg([1,2,3])，结果为2 Min([...]) 数学 求数组的最小值

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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。

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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。

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函数 本章节介绍了在PostgreSQL11开源版本的基础上，RDS for PostgreSQL增强版支持的内置函数和高级函数包。 表1 内置函数 内置函数 说明 add_months(date,integer) 返回date加上integer的值，返回值为DATE类型。 ap

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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名字，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。

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