取回指定桶中的归档存储对象。

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使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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取回指定桶中的归档存储对象。

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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softmax_res = torch.nn.functional.softmax(qk, dim=-1, dtype=torch.float32).to(torch.float16) output = torch.matmul(softmax_res,

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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String obs请求时返回低频存储类型对象个数 ColdSize String obs请求时返回归档存储类型存量大小 ColdObjectNumber String obs请求时返回归档存储类型对象个数 DeepArchiveSize String 返回深度归档存储类型存量大小

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Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) predictions_single = probability_model.predict(img) class_names[np

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所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了A

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了A

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参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法

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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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bmm替换 因为toch.baddbmm函数中beta=0.0、alpha=1.0，所以是等价替换。 npu_scaled_masked_softmax亲和api替换。 图2 亲和api替换 连续性转换。 图3 连续性转换 数组切片操作改用torch接口方式。 图4 数组切片操作修改1

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联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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F.dropout(x, 0.2) x = self.output(x) return F.log_softmax(x) def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model

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在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三种算法类型，XGBoost支持“分类”和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 FailedReasonRecord

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创建并提交。 步骤二：根因定位与排期修复 开发人员接到问题单后需要对其进行根因定位和排期修复。 步骤三：回归测试与验收缺陷 开发人员将问题单修复完成后，测试人员需要对其进行回归测试，缺陷单创建人需要对其进行验收。 准备工作 在进行具体的任务操作前，您需要完成以下准备工作。 项目负

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1级 基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左右。 3 2级 重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中功能测试，占比60%左右。 4 3级 一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试，占比10%～15%左右。 5 4级

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最小长度：1 最大长度：128 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 ModelMetric 参数 参数类型 描述 name String 评估指标的名称。 最小长度：1

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