close(); 原因分析 A模式数据库能够插入成功并通过校验：Hibernate框架在校验数据时，通过判断插入数据类型java.lang.long的TypeCode，与表结构的number类型的TypeCode进行对比，结果不一致，随后会把插入数据的long类型的sqlType与表结构的Typ

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原因分析 ORA模式数据库能够插入成功并通过校验：Hibernate框架在校验数据时，通过判断插入数据类型java.lang.Long的TypeCode，与表结构的number类型的TypeCode进行对比，结果不一致，随后会把插入数据的long类型的sqlType与表结构的Typ

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可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API

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在哪里可以进行课程学习？ 开发者认证订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的开发者认证”个人中心，进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的开发者认证”，进行对应开发者认证学习。如图2 图2

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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Jalor框架 AUI框架 灵雀 API市场 IDaas EDM 连接服务 FDI MQS API网关 简单通知 安全服务 主机防护 一键安全上网 堡垒机 加解密服务 智能数据服务 统一数据库服务 分布式调度 数据交换 数据库服务 场景装备服务 灵犀智屏 智慧客流 智慧门店 一视通 资源服务

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9），此列数据在训练时将被剔除。 如果某一列只有一种取值（即每一行的数据都是一样的），此列数据在训练时将被剔除。 对于非纯数值列，如果此列的取值个数等于行数（即每一行的数值都是不一样的），此列数据在训练时将被剔除。 经过上述过滤后，如果数据集不再满足第一点中关于训练数据的要求，则会导致训

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MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访

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考察。经常不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后

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任务id，最大32位，由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取

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9001：允许外部访问应用的管理页面。 9000：允许外部访问应用的运维面板。 操作流程 操作步骤 说明 步骤一：购买Flexus应用 服务器 L实例 购买Flexus应用服务器 L实例 ，选择Moodle应用镜像一键部署Flexus L实例。 步骤二：配置安全组 配置安全组的入方向访问规则，放通80、44

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作业id，最大32位，由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取

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在哪里可以进行课程学习？ 订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的微认证”个人中心，进行对应微认证学习。如图1。 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的微认证”，进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证

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S）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。 综上，运行自动学习作业的费用 = 标准存储费用 示例：使用公共资源池运行Workflow工作流。计费项：计算资源费用和标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了一个Workflow实例，并在10:00:00运行实例进行模型训练

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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NPU的接口替换、NPU分布式框架改造，适配模型关键功能，包括（可选）混合精度适配、环境变量和脚本配置等。对性能出现劣化情况，可以进行针对性调优 部署架构 图2 部署架构图 方案通过华为云提供的一站式 AI开发平台 ModelArts， 对象存储服务 OBS等服务，为客户提供从模型设计、训练到部署的一站式服务，助力企业快速落地AI应用。

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硬件加速器资源池 FPGA云服务的硬件加速资源以池化的形式呈现，像分配CPU资源一样，按照您的需求分配最合适、最经济的FPGA资源。通过FPGA虚拟化技术、隔离技术和分布式技术，可以实现节点内FPGA资源的共享，而这一切对您的业务都是透明的，从而最大化满足您业务的硬件加速需求。 使用须知

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性使得设备需要等待前一步的输出，通过batch进一步切分成微batch， 网络层在多个设备上的特殊安排和巧妙的前向后向计算调度，可以最大程度减小设备等待（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线

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源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，

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间略长 每项会议其实是有建议的时长，正常一个月的Sprint周期，建议Sprint计划会议为8小时，那么按比例一周的Sprint，建议计划会议为2小时时长。同样，一个月的Sprint周期，建议Sprint回顾会议不超过3小时，显然，对于一周Sprint时长的回顾会议用掉2小时是严重超时的。

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