效果展示 在圆桌验证应用构建效果。 操作步骤 进入圆桌首页，在页面右上角单击个人头像，选择“个人信息”，进入个人团队详情页。 在“设置”页签左侧栏选择“选择应用”，在“租户内模板”查找“活动通知与反馈”业务流，单击“操作”列。事件流会自动添加到“已选应用”页签内。 租户内模板中只

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效果评估 创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估作业 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击“运行中”状态的目标场景名称，进入详情页。 单击“效果评

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营销任务 查看销售拓展任务 处理销售拓展任务 查看销售拓展任务明细 查看大单续订任务 处理大单续订任务 父主题： 拓新

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营销任务 查看销售拓展任务 处理销售拓展任务 查看销售拓展任务明细 查看大单续订任务 处理大单续订任务 父主题： 拓新

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量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。 父主题： 撰写提示词

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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下： 在“离线作业”的“效果评估”页签，单击左上方“创建”，进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。

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查询效果指标 功能介绍 该接口用于查询推荐效果指标。 URI GET /v1/{project_id}/query-indicators/{job_id} 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用

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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。

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迁移效果校验 在pipeline适配完成后，需要验证适配后的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite

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营销任务 查看销售拓展任务 查看大单续订任务 父主题： 拓新

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提交效果评估任务 功能介绍 该接口用于提交推荐效果评估任务。 URI POST /v1/{project_id}/evaluate 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

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事件处理效果预览 “事件”是指用户在客户端查看智能短信时，通过与子组件交互可完成的客户端操作。比如手机用户点击短信中的“进入官网”按钮，即可访问官网。 如您需要在预览模板时查询模板绑定的事件处理效果，这一需求可通过调用PreviewService函数统一处理事件来实现。目前ite

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营销宣传风格文案 掌握未来，尽在眼前——揭开全新智能科技产品的神秘面纱 在这个快速变化的世界里，技术已经成为我们生活中不可或缺的重要元素。 它不断推动着我们的社会进步，改变着我们的生活方式。 现在，一个引领科技浪潮，凝聚了众多顶尖科技的智能产品即将横空出世！ 家用机器人，是一款集合了众多顶尖科技的全新智能设备。

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击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题： 横向比较提示词效果

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批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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设置图片效果 设置亮度 此功能支持控制台图形界面模式和代码编辑模式使用，也支持通过接口调用模式使用。 具体的参数说明如表1所示。 操作名称：bright 表1 亮度参数说明 参数 取值说明 代码样例 value 调整图片亮度，取值范围为[-100，100]。 原始的亮度值为0。亮度从-100至100递增。

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在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类

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华为 数据治理 效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理，华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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