如何查询已签署的协议？ 合作伙伴可以在伙伴中心查询并下载已签署的协议。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在左侧的导航栏中选择“伙伴计划 > 合作承诺与协议”，单击“已签署协议”，进入“已签署协议”页面。 单击“操作

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如何查看合作伙伴的资质信息？ 在伙伴中心“计划 > 已加入伙伴计划”页面可以查看已加入的伙伴计划名称以及计划等级等信息。 单击伙伴计划后的“查看详情”，可查看对应的伙伴计划详情。 单击伙伴计划后的“下载证书”，可下载对应的伙伴计划证书。 父主题： 注册与认证

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蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是

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取值范围 参数说明 AudioProtocolList Object 音频能力对 象 音频能力的一个对象数组，详细参考表3 VideoProtoc olList Object 视频能力对象 视频能力的一个对象数组，详细参考表4 ucUpgHttps int {1} 固定为1 ucDigestMode

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”； 后续具体加入操作可参考《软件伙伴计划加入指引》。 查询已加入伙伴计划 进入伙伴中心，在总览页面-发展路径栏，查看“软件合作伙伴”下的“角色选择”前的图标为“√”，则表示伙伴已成功加入软件伙伴发展路径。 加入服务合作伙伴发展路径 加入链接：https://www.huaweicloud

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新闻自动分类是一个简单的分类任务，5281条数据的数据量也较小，因此LoRA微调和全参微调都能取得较好的调优结果。 LoRA微调由于可调参数少，所以学习率设置比全参微调大。 全参微调用相同的“3.00E-05”学习率就出现了过拟合的现象。 由结果可知第1个和第3个模型服务的训推效果较好。

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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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日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP” 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 日志提示“No

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模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 支持将平台资产中心预置的部分模型作

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OSM.01010058 选择的处理人与当前工单客户所属的合作伙伴不匹配。 选择的处理人与当前工单客户所属的合作伙伴不匹配。 参考错误信息或者联系技术支持工程师 200 OSM.01010059 当前工单客户已购买支持计划。 当前工单客户已购买支持计划。 参考错误信息或者联系技术支持工程师

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在公共组中添加用户 “当前泳道”方式是通过指定泳道的工作队列实现的。 “名称和表达式”方式是通过设置“参与者”类型为“组”，并指定组（公共组）实现的。 通过“当前泳道”或“名称和表达式”的方式，将需要进行投票操作的用户加入到用户任务的接收人中，再将“审批类型”选择为“会签：每个分配

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设定合作伙伴的系统库 设置要连接的合作伙伴的系统库，系统预设有SUNSYSTEM和TBRSYSTEM。系统默认选择SUNSYSTEM。 图1 设定将要连接的合作伙伴的系统库 点对应的参照项，即合作伙伴的系统库旁边的按钮，调出如下窗口： 图2 合作伙伴系统库的参照项 设定与SUNL

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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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类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为非负整数 String 标准 CS V格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符“\n”分隔，例如:“1,2\n2,3”。 vertices 是 需匹配的子图上各点的label String 标准CSV格

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一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。

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。 变量名称：设置变量的名称。 附件列表：上传的附件列表，配置后进行提交。 公共 > 控件名称：当前组件的名称。 事件：在事件中，显示了组件暴露出来的一些常用事件，供用户实现，来扩展组件的交互。整个页面有加载（on-load）事件，该事件在页面渲染完成后执行，可进行数据初始化操作

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计算出来的最低值。 热身比例 热身比例是指在模型训练过程中逐渐增加学习率的过程。在训练的初始阶段，模型的权重通常是随机初始化的，此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练，可能会导致模型在初始阶段更新过快，从而影响模型的收敛。 为了解决这个问题，可以在训练的初始阶段

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数据集中所占的比例。 验证集的比例对于机器学习模型的性能评估非常重要。如果验证集的比例过小，可能导致模型在验证集上表现不够稳定，无法准确评估模型的性能。如果验证集的比例过大，可能会导致训练集的样本量不足，影响模型的训练效果。因此，在选择验证集的比例时，需要根据具体情况进行调整，以保证模型的性能评估和训练效果的准确性。

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

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解决办法：不能手动调用不支持的aclinsert函数。 GAUSS-03147: "aclremove is no longer supported" SQLSTATE: 0A000 错误原因：aclremove函数不支持。 解决办法：不能手动调用不支持的aclremove函数。 GAUSS-03148:

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取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为size_t类型 String 标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符“\n”分隔，例如：“1,2\n2,3”。 vertices 是 需匹配的子图上各点的label String 标准CS

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