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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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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功能咨询 是否支持图像分割任务的训练？ 本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical

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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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igentSchedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__IntelligentSchedulingModel_bp-XX.XX.XX.预置数据包.zip 智能排班基线应用：ISDP__IntellScheduleBaseline-XX.XX.XX.zip

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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-value集合形式表示，key表示变量名字，value表示变量的值。 URI PUT AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id}/variables 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际情况调整“学习率”的值，帮助模型更好收敛。

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型

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解决方案提供商的权益/要求解释如下： 名称 解释 年度业绩 伙伴账户（包含其下关联的所有子账户）在华为云贡献的年度收入之和（预估）。 签署市场拓展BP 申请成为领先级的解决方案提供商时，需要提供解决方案的商业计划承诺书，明确当年解决方案的业绩要求。 父主题： 注册与认证

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5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

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脚本中加粗斜体内容请替换为实际的命名空间前缀。 // 配置页面的bpm参数bp.name，通过submitTask方法启动BPM并提交工单数据workOrderData到BPM context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let

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5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

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resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

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resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

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可继续进行操作。终止操作则强行结束一个BPM实例，可在历史任务中查看。 URI PUT 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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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。

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概要 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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最大长度：64 产品的单价单位。 线性产品的单价单位为“元/{线性单位}/月”或“元/{线性单位}/小时”等。 非线性产品的单价单位为“元/月”或“元/小时”等。 说明： “线性单位”为线性产品（即订购时需要指定大小的产品）的大小的单位，比如硬盘的线性单位为GB，带宽的线性单位为Mbps。 official_amount

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查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型，因此模型文件result_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。

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和渐变方向等。 渐变类型：设置渐变的类型，如线性渐变、径向渐变和自定义输入。 渐变方向：设置颜色的渐变方向，如向上、向下、向右等。“渐变类型”设置为“线性渐变”时，才需要设置此参数。 颜色1：自定义渐变颜色1。“渐变类型”设置为“线性渐变”或“径向渐变”时，才需要设置此参数。 颜

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