删除文本中不完整段落和句子。 广告数据过滤 删除文本中包含广告数据的句子。 全局文本去重 检测并去除数据中重复或高度相似的文本，防止模型过拟合或泛化性降低。 父主题： 数据集加工算子介绍

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xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

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\":\"OPUS\"}],\"VideoProtocolList\":[{\"id\": 2,\"videostr\":\"H.264 BP\", \"VideoProtocolItemList\":[{\"id\": 0,\"videoitemstr\":\"Auto\"},{\"id\":

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型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 父主题： 仿真服务

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练时间短。 增量预训练：在现有预训练模型基础上，利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。允许模型逐步适应新的任务和数据，避免过拟合和欠拟合问题，进一步提高模型的泛化能力。 参见表3 调优后模型名称 设置调优后产生的新模型的名称。 参见表3 数据设置 添加数据集 选择存放训

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Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在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。

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学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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当前工单客户没有关联合作伙伴。 参考错误信息或者联系技术支持工程师 200 OSM.01010056 当前工单客户合作伙伴不在白名单中。 当前工单客户合作伙伴不在白名单中。 参考错误信息或者联系技术支持工程师 200 OSM.01010057 合作伙伴不存在。 合作伙伴不存在。 参考错误信息或者联系技术支持工程师

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响应示例 状态码： 200 Success { "user" : "admin", "token" : "ACiUxRlk2Jcu2d5bp2SyfP7abHV1nVKlo9Mm2AxI9dDN7mdHXXHBdg=kaIglHeZLTu6UeIu5YRcXTlpUPXylEG

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当前泳道方式 图4 名称和表达式方式 通过以上配置，将在处理任务的用户数量达到需要处理任务的总用户数量的对应百分比后，将得票最高的结果赋值到“$BP.TaskOutcome”系统变量中，实现投票功能。 父主题： 深入了解用户任务

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遵循的协议和标准 表1 遵循的协议和标准 项目 指标 视频编解码协议 H.265、H.264 HP、H.264 BP 音频编解码协议 AAC-LD单双声道、G.711A、G.711U、G.722、G.722.1C、G.729A、Opus 多媒体框架协议 H.323、SIP 数据会议

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时，会自动在标准页面中传入流程实例ID、流程名称、流程版本等信息，即将BPM相关信息传入到页面参数“interviewID”、“bp.name”、“bp.version”中。在标准页面配置BMP相关组件时，可不用设置相关组件属性。 图1 BPM关联标准页面 流程-动作 流程-动作

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标准 CS V格式，点与其label之间以英文逗号分隔，各点与其label对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如:“1,BP\n2,FBP\n3,CP”。 directed 否 是否考虑图的方向 Bool true或false,默认true。 n 否 限制寻找的子图的个数的上限

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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选择adamw。 adamw是一种改进的Adam优化器，它在原有的基础上加入了权重衰减（weight decay）的机制，可以有效地防止过拟合（overfitting）的问题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率，用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后，学习率的最低值由初

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。 解决办法：检查ACL规则。 GAUSS-03144: "dependent privileges exist" SQLSTATE: 2BP01 错误原因：删除权限时，存在依赖权限。 解决办法：使用cascade关键字级联删除。 GAUSS-03146: "aclinsert is

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通常，测试数据比例在20%到30%之间较为常见，但具体比例取决于数据集的大小和质量，以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致过拟合，而过大的比例则可能导致欠拟合。因此，选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池，在下拉列

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标准CSV格式，点与其label之间以英文逗号分隔，各点与其label对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如：“1,BP\n2,FBP\n3,CP”。 directed 否 是否考虑图的方向 Boolean true或false,默认true。 n 否 限制寻找的子图的个数的上限

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按ID查询BPM对象 功能介绍 按bpm_id查询BPM对象。 URI GET 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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Jul 2015 03:56:41 GMT Authorization: OBS H4IPJX0TQTHTHEBQQCEC:mKUs/uIPb8BP0ZhvMd4wEy+EbiI= 响应示例 1 2 3 4 5 HTTP/1.1 204 No Content Server: OBS x-obs-request-id:

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本

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