大数据主要学习什么_演练规划主要做什么？-华为云

演练规划主要做什么？

演练规划主要做什么？演练规划能够帮助演练管理人员对故障模式进行演练排期，管理演练进展，是故障模式能够通过演练进行实战检验的管理保障。父主题：韧性中心常见问题

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主要概念

主要概念 RDMA RoCE 父主题：附录

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主要功能

主要功能消息中心主要包括站内消息、消息接收配置、语音接收配置和接收人管理四个功能。站内消息：支持按消息类别和消息类型，筛选查看站内信。消息接收配置：用户能够根据自身的需求，配置各个类型消息的接收方式（邮箱、短信、站内信、企业微信、钉钉、飞书）和接收人。语音接收配置：针对部

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主要事件说明

主要事件说明事件编排器说明如何通过JS代码，实现页面与后台接口间的交互页面级常见操作控制组件是否可见可用可编辑 BPM相关预置事件说明父主题：标准页面

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主要功能

主要功能 SparkRTC主要包含基本房间功能和跨房功能，各端主要功能框架，如图1所示。说明：图1中仅展示各端的统一功能，独属功能详见各端SDK指导。图1 功能框架表1 功能说明类别功能分类功能说明基本功能初始化等基础接口主要功能包括创建/销毁RTC引擎、设置日志保存位置等。

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热门推荐的主要应用场景是什么？

热门推荐的主要应用场景是什么？热门推荐只要适用于首页、热点类场景，满足流行度统计，有效吸引新用户。父主题：智能场景

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关联推荐的主要应用场景是什么？

关联推荐的主要应用场景是什么？关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。父主题：智能场景

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主要系统角色说明

主要系统角色说明智能安监内置如下角色，其主要功能用图见下表表1 智能安监角色说明角色编码角色名称角色说明 SafetyHelmet 智能设备角色端侧直播、操作 DeviceManager 智能设备管理员角色设备后台维护、查看直播分享 DeviceMobile 智能安监手机APP用户角色

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AI开发基本流程介绍

AI开发基本流程介绍什么是AI开发 AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。对数据进行分析，一般

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迁移学习

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J

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学习项目

别二维码进行学习操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享图21 分享1 图22 分享2 数据监控通过查看学员培训进度，监控学员学习状态操作路径：培训-学习-学习项目-数据图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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学习目标

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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猜你喜欢的主要应用场景是什么？

猜你喜欢的主要应用场景是什么？猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。父主题：智能场景

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什么是盘古大模型

什么是盘古大模型盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发平台及大模型应用开发平台，盘古NLP大模型、科学计算大模型、专业大模型能力通过ModelArts

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主要内核功能介绍

主要内核功能介绍连接线程池 MDL锁视图在线扩展varchar类型字段主动终止空闲事务 DDL进度显示父主题： RDS for MySQL内核

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主要内核功能介绍

主要内核功能介绍逻辑订阅故障转移（Failover Slot）父主题： RDS for PostgreSQL内核

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主要功能简介

主要功能简介资产建模主要有2部分功能：模型管理、资产管理。模型管理在资产模型管理页，您可以对资产模型进行创建、修改、删除、查询等操作。图1 模型管理资产管理在资产管理页，您可以对资产进行创建、修改、删除、查询等操作。图2 资产管理资产管理有工作台和监控两个工具，工

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实验对我课程学习有什么帮助？

实验对我课程学习有什么帮助？每个微认证的实验与课程相匹配，通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解，获得场景化的技能提升。父主题：微认证实验常见问题

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大模型微调训练类

为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好

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精度调优前准备工作

Compare工具比对GPU训练脚本和NPU训练脚本之间是否存在差异。例如是否GPU环境下开启了FA但是NPU上未开启FA。三方库版本比对大模型训练通常会使用Deepspeed、Megatron等三方库，需要确保这些三方库的版本一致。环境版本更新这一项仅在条件允许的情况下进行

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？

成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类：开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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