建立连接 功能介绍 创建连接时使用ClickHouseDataSource配置连接使用的url和属性。 然后使用clickhouse-example.properties配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 样例代码

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练好的模型，对图片进行分类，模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型，它将一个非常大的图片集进行了1000个种类的图片分类。Github有使用Inception-v3进行图片分类的代码。 训练模型的代码，

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建立Kudu连接 功能简介 通过KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTERS).build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为kudu集群的masters地址列表，如果有多个master节点，则中间用半角逗号隔开。

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数据绑定：通过建立不同类型的视图模型，将各种数据源和组件的返回值或者属性值进行关联，实现动态数据效果。 值绑定：设置组件绑定的数据模型，数据模型一般有以下几种。更多介绍，请参见值绑定。 自定义：由用户自定义的前端模型，可以在模型树上快速创建自定义字段。 对象：由后台对象模型映射创建，支持选择字段。

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通话建立后 释放呼叫 保持 转移 内部求助 三方通话 静音 父主题： 基本应用开发

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建立Kudu连接 功能简介 通过KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTERS).build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为Kudu集群的Master地址列表，如果有多个Master节点，则中间用半角逗号隔开。

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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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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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建立ClickHouse连接 本章节介绍建立ClickHouse连接样例代码。 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。 在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。

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如何建立关联关系 分享推广链接，客户点击链接注册账号即建立关联关系（30天） 父主题： 奖励推广规则

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建立ClickHouse连接 本章节介绍建立ClickHouse连接样例代码。 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。

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建立ClickHouse连接 本章节介绍建立ClickHouse连接样例代码。 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。

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建立ClickHouse连接 本章节介绍建立ClickHouse连接样例代码。 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。 在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。

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'Sales'::text) (16 rows) 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引（参考现象描述），执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

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采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化

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部署应用/BO 本节介绍如何安装部署智能排班模型BO和智能排班基线应用。 背景信息 定制开发时，可以基于智能排班模型BO，也可以基于智能排班基线应用。 智能排班模型BO：ISDP__IntelligentSchedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__I

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初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

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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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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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初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

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过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景实现了异常行为的智能检测。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统

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