域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特

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路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明

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每页显示的条目数量，最大支持200条 type 否 String 因子类型 name 否 String 因子名称 parent_node_ids 否 Array of strings 父ID集合 asset_id 否 String 因子库ID creator_num 否 String 创建人ID

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HistoryBehaviorMemory 人工录入生成候选集 ManualInput sorting 逻辑斯蒂回归 LR 因子分解机 FM 域感知因子分解机 FFM 深度网络因子分解机 DEEPFM 核函数特征交互神经网络 PIN 特定行为热度推荐 表2 SpecificBehavior参数说明 参数名称 是否必选

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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企业主机安全”，进入主机安全平台界面。 选择“安装与配置 > 主机安装与配置 > 双因子认证”，进入“双因子认证”页面。 勾选多个目标 服务器 后单击上方“开启双因子认证”，也可单击目标服务器“操作”列“开启双因子认证”。 图1 开启双因子认证 在弹出的“开启双因子认证”的对话框中，选择“验证方式”。 短信邮件验证 短信邮件验证需要选择消息通知服务主题。

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根据id获取因子 功能介绍 根据id获取因子 URI GET /v1/{project_id}/factor/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目唯一标识，固定长度32位字符 id 是 String 因子ID 请求参数

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多因子认证类 如何绑定手机令牌？ 绑定手机令牌失败怎么办？ 如何使用手机短信认证方式登录系统？ 如何取消手机短信方式登录认证？ 配置了手机令牌登录，但未绑定手机令牌怎么办？ 绑定了手机令牌，却不能登录怎么办？ 父主题： CBH系统登录

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配置多因子认证 配置手机短信登录 配置手机令牌登录 配置USBKey登录 配置动态令牌登录 父主题： 系统登录

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，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划线、

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如何使用双因子认证？ 本章节指导用户如何使用双因子认证。 如何开启 请参见：开启双因子认证功能。 登录与使用 登录Linux主机 使用PuTTY/Xshell登录云主机。 登录时，请选择“Keyboard Interactive”，输入用户身份验证。 PuTTY 身份验证方法选择“Keyboard

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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开启双因子认证失败，怎么办？ 问题现象 在双因子认证列表下，没有待开启双因子认证的主机。 开启双因子认证后，不生效。 开启双因子认证失败。 可能原因 主机未开启防护。 开启双因子认证不会立即生效，需要等大约5分钟才生效。 Linux主机没有关闭“密钥对”登录方式。 与“网防G01

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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