认证信息配置 图5 租户信息配置3 认证参数配置： 是否入驻：已入驻 认证方式： 代理层认证、统一身份认证：选择私有云方式 标准cas认证、公有云认证：选择公有云方式 IDS_APP_ID 和APP_SECRET IDS7情况下填写imp认证服务注册的移动服务参数， 非IDS7情况填写固定

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回，低于“bottom阈值”的即识别为未知意图，在这两个值中间的当前系统作为命中意图处理。即，再上述配置下， 只要意图匹配率高于20%，就算是命中了。 父主题： 常见问题

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(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、H CS O多种部署模式。 可视化数据监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。

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DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。

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GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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算服务的输入，通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云租户部署和边缘节点部署，用户可根据数据源的现状，采用合适的计算节点部署方案。 云租户部署：基于云容器引擎（CCE，Cloud Container Engine）服务部署，CCE提供

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语法说明 UNION返回多个查询结果的并集。 Intersect返回多个查询结果的交集。 Except返回多个查询结果的差集。 注意事项 集合运算是以一定条件将表首尾相接，所以其中每一个SELECT语句返回的列数必须相同，列的类型一定要相同，列名不一定要相同。 UNION默认是去重的，UNION

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AXB模式，同一个A号码是否能绑定多个B号码？ 隐私号码可以跨区域（城市）使用吗？ 已提交的隐私号码订单可以修改吗？ 申请号码填写的业务联系人是用来干什么的？ 隐私号码释放后是否可以找回？ 订购号码时提示“新增订购申请出现错误”是什么原因？如何处理？ 小程序未上线，还在测试阶段，可以申请隐私号码吗？

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DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。

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资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置，该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景，将企业的知识储备按一定依据（如：业务类型或职能等）划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径：

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配置存储：根据签约合同确认并配置购买或赠送存储； 课程资源配置 赠送课程：根据签约合同确认并配置 企业信息设置 企业大学名称：平台名称自定义，如XX学院/XX企业大学 公司logo：logo文件（建议尺寸314px*125px，支持：PNG、JPEG、JPG，大小不超过300kb)

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Array of strings 两个配体名称。 最小长度：1 最大长度：32 数组长度：2 - 2 success Boolean 相似度计算是否成功。 similarity Float 配体对之间的相似度。 最小值：0 最大值：1 reason String 相似度计算失败的理由。

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公式计算 公式计算是一个只读组件，不允许手动改动，输入数据值后，根据配置好的计算公式，自动计算得到结果。 在表单设计页面，从“高级组件”中，拖拽“公式计算”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽公式计算组件到设计区并设置属性 标题：该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提

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使用Moderation审核生成结果 使用开源AIGC推理模型生成的最终结果会因提示词的不同存在较大的不确定性，容易存在违规风险，建议在使用过程中配合华为云Moderation对生成结果进行审核，以降低风险，详细使用指南请参考图像 内容审核 （V3）。 父主题： 使用FunctionGraph部署AI对话ChatGLM3应用

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定，先通过切换CPU侧计算初始化之后再切回device侧。在train.py中做如下图第215行代码修改。 重新训练Dump比对分析后续计算是否存在偏差。比对之后发现：Tensor.__mul__.2在forward计算阶段的第一个input存在偏差。 追溯代码实现是下图中noise变量使用torch

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