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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在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注

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"name": "合作伙伴的华为云账户" } } } } 图1 获取合作伙伴华为云账户Token 调用IAM接口“通过assume_role方式获取用户token”获取合作伙伴客户的华为云账户Token。 请求He

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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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行业知识充足：可以满足中大型企业复杂的需求，在连锁零售，高端制造，物流等行业解决方案完善，确保知识最新最全 问答准确率高：对自有的全面的行业知识，在盘古大模型的加持下，将问答的准确率提升25% 预测和分析更准确：结合盘古大模型，通过对现有数据的分析，可以提供更准确的预测结果。助于企业做出

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在“物体检测”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击物体检测节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注

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对音频内容进行审核。 降本增效 按需付费，用户只需要花费少量成本，即可代替人工审核，极大地降低了人力成本。 准确率高 基于改进的深度学习算法，在复杂语音环境中也能有高准确率。 约束和限制 部署该解决方案之前，您需 注册华为账号 并开通华为云，完成实名认证，且账号不能处于欠费或冻结状态，如使用包周期部署确保余额充足。

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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getData(); context.$bp.submitTask({ LoanRequest: data }); BPM相关（原子级） context.$bp和context.$bpm的区别在于后者保证了操作的原子性。例如，调用context.$bp.submitTask (var

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'%s' cannot be dropped because some objects depend on it" SQLSTATE: 2BP01 错误原因：DROP ROLE失败，存在依赖当前用户的对象。 解决办法：消除依赖后重新尝试。 GAUSS-00616: "session

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如何退出云经销商伙伴计划。 云经销商伙伴需要线下联系当地的生态经理或渠道经理申请退出云经销商伙伴计划。 父主题： 云经销商伙伴

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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图1 添加分销产品 分销折扣比：指控制分销产品所获得的佣金。例设一件产品为100元，一级分销商提成比例为10%： 当设置分销折扣比为100%时，一级分销商可获得100*10%=10元。 当设置分销折扣比为80%时，一级分销商可获得100*10%*80%=8元。 计算佣金为分销产品加入购物车的产品金额。

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，分类管理资产安全，让运维工作更简单，风险状况更清晰了然。 高效准确 采用Web2.0智能爬虫技术，内部验证机制不断自测和优化，提高检测准确率。 时刻关注业界紧急CVE爆发漏洞情况，自动扫描，快速了解资产安全风险。 快速排查用户软件包/固件中的开源软件、安全配置等风险。 报告全面

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sult_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。 图3 本地评估模型的Python脚本 父主题： 测试步骤

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备份服务类型：0:卷备份，1: 整机备份，4:卷备份的复制副本，5:整机备份的复制副本。无此tag为卷备份 BT int 备份存储类型 SS int 空间节省率 BP string 存储单元路径 CMKID string 加密卷的CMKID,内容为UUID，长度为36字符 progress int 备份进度

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在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击“图像分类”节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明 recall 召回率

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"Invalid command received" SQLSTATE: XX000 错误原因：从前端或者标准输入中输入了无效的命令，‘b’打头的，非bP、bX和bE。 解决办法：输入正确的命令。 GAUSS-04242: "cannot execute %s in a read-only transaction"

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在客户使用OCR能力，进行二次开发时，可以尽可能的通过页面可视化提醒等方式，引导使用者尽量拍摄符合人眼易于识别的图片，以保障数据质量、同时提升识别准确率。 由于图片的输入非常开放，因此为了避免恶意攻击，在公有云上对有效识别的信息（即便部分不准）也会计费，类似于在通话质量不佳时通常也是要求计费。

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字段类型 在“框选识别区”页面，可以给每个字段指定字段类型来提高识别准确率，或是将 文字识别 结果处理成业务需要的格式。勾选字段类型后，后台会对文字识别结果进行相应的处理后再输出。每个识别区可选择多个字段类型，多个字段类型会按照勾选顺序执行。自定义OCR控制台提供了默认字段类型和自定义字段类型两种功能。

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件等方式添加更多的组件，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建Agent。 工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。 父主题： 创建与管理工作流

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