设计统计逻辑（即计算逻辑），不需要重复开发，从而提升了开发效率，也保证了统计结果的一致性。 衍生指标 衍生指标是原子指标通过添加限定、维度卷积而成，限定、维度均来源于原子指标中的属性。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间限定+通用限定。 复合指标 复合指标是由一个或多个衍生指标叠

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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本节介绍用户如何在项目空间中管理计划。 选择了“计划管理”应用时展示，可配置。 背景信息 活动关联了作业计划时，活动的实际工作量由作业计划工作量卷积；活动关联了目标时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积；活动关联里程碑时，如果里程碑的计划完成时间为空，将所关联活动的计划完成时间赋值给里程碑计划完成时间；如果不为空，保持里程碑中配置的时间。

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

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本节介绍用户如何在项目空间中管理计划。 选择了“计划管理”应用时展示，可配置。 背景信息 活动关联了作业计划时，活动的实际工作量由作业计划工作量卷积；活动关联了目标时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积；活动关联里程碑时，如果里程碑的计划完成时间为空，将所关联活动的计划完成时间赋值给里程碑计划完成时间；如果不为空，保持里程碑中配置的时间。

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IoTDB开源增强特性 IoTDB开源增强特性：可视化 可视化运维，包含安装、卸载、一键启动和停止、配置、客户端、监控、告警、健康检查、日志。 可视化权限管理，无需后台命令行操作，支持库表级别读写权限控制。 日志级别的可视化配置动态生效、可视化下载、可视化检索、审计日志等功能。 IoTDB开源增强特性：安全加固

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字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

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型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

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“确定”，可视化图表保存成功；当选中某个可视化图表时，单击“保存”，可对该图表进行修改。 单击“另存为”，在弹出的“另存为可视化图表”中，根据业务需求填写“图表名称”、“同时添加到仪表盘”，单击“确定”，对已有可视化图表进行复制。 须先保存一个图表后，才可另存为可视化图表。 单击

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操作系统/镜像常见FAQ L实例 提供的镜像有可视化的后台管理页面吗？ 应用镜像：L实例提供的应用镜像均具有可视化的后台管理页面，方便您管理应用镜像。 系统镜像：Windows镜像本身为可视化界面；其他Linux系统镜像默认没有可视化界面。 父主题： 操作系统/镜像

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Framework、AngularJS和Bootstrap构建的基于Elasticsearch Web的开源可视化管理工具。通过Cerebro可以对集群进行Web可视化管理，如执行Rest请求、修改Elasticsearch配置、监控实时的磁盘、集群负载、内存使用率等。 云搜索

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取值说明：必须是整数。 说明：由系统自动分配，无需手动配置 T4是一款独特的GPU产品，专为AI推理工作负载而设计，如处理视频，语音，搜索引擎和图像的神经网络。T4配备16GB GDDR6，GPU中集成320个Turing Tensor Core和2560个Turing CUDA Core，这

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创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测

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端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。

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现场作业看板 数据可视化大屏可以用来展示项目进展、业绩指标、预算执行情况等关键数据，帮助会议参与者更直观地理解信息，做出更明智的决策。此外，数据可视化还能使汇报过程更生动有趣，提升汇报效果和沟通效率。 图5 经销商投总大屏 图6 服务运营指标日总览 数据可视化大屏为分析决策提供了

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CloudCompare 可集成到客户系统实现可视化 雷达二点 云地图 .pcd CloudCompare 可集成到客户系统实现可视化 对齐后点云地图 .pcd CloudCompare 可集成到客户系统实现可视化 体积计算结果 .txt 文本编辑器 可集成到客户系统实现可视化 父主题： 堆体测量

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Terminal方式打开TensorBoard Step4 查看训练看板中的可视化数据 训练看板是TensorBoard的可视化组件的重要组成部分，而训练看板的标签包含：标量可视化、图像可视化和计算图可视化等。 更多功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 相关操作 关闭TensorBoard方式如下：

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如何快速找到自己想要的卡片模板？ 业务可视化系统预置的卡片模板已经按类别归档，您可以在“业务可视化 > 公共卡片模板 > 预置模板”，根据分类选择，比如“图片”、“图表”、“文本”等；或者您也可以在右上角搜索框里通过关键字搜索，如图1所示。 当系统预置的卡片模板，无法满足用户需求，用户可以在“业务可视化 > 公共卡片模板

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