字段名称长度128，个数2000 最大数量为字段名称长度128，个数2000 IPD字段-层级字段 字段名称长度128，单层个数100，层级4 最大数量为字段名称长度128，单层个数100，层级4 IPD字段-多选用户最多可选用户 <=30 最大数量为30 IPD字段-单行文本字符数 <=512

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下有分支互访的诉求，仅建议在少量分支互联的场景下应用（如分支站点<32个）。 分层组网模型可以适用于大规模的分支互联，分层网络模型可以看作单层网络模型的叠加，WAN被划分成多个区域，多个区域又通过集中的骨干区域进行互联，从而实现海量站点之间跨区域的互访。 图2 互联拓扑模型 无论

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对外提供GetAllParentList（获取全部父项）、GetChildList（获取单层子项）、BatchRemoveChildNode（批量移除子项）、GetParent（获取单层父项）、BatchAddChildNode（批量添加子项）等原子接口。 对于M-V对象，只能在master对象上勾选。

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翻拍识别 功能介绍 零售行业通常根据零售店的销售量进行销售奖励，拍摄售出商品的条形码上传后台是常用的统计方式。翻拍识别利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别，可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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"knowledge_repo_id" : "852947fe-6c60-4d91-af65-839a0292127e", "chat_title" : "神经网络是什么", "create_date_time" : "1695193989920", "is_del" : 0 }

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在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录

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20亿算。 单目录下最大文件或子目录数 2000万 说明： 如果用户需要对整个目录进行ls、du、cp、chmod、chown等操作，建议单层目录下不要放置超过50万的文件或子目录，否则可能由于NFS协议需要向服务端发送大量遍历请求而产生排队，导致请求耗时非常长。 目录最大深度 100层

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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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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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我的镜像：展示了您上传到 容器镜像服务 的镜像。 如您是IAM用户，您需要参考（可选）上传镜像进行权限设置后才可使用账号的私有镜像。 CCI当前暂不支持对接第三方镜像仓库。 镜像单层解压后的实际大小不能超过20G。 开源镜像中心：展示了镜像中心的公共镜像。 共享镜像：展示了容器 镜像服务 中他人共享的镜像。 镜像选择完成后

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能力，普通的 云服务器 难以满足性能需求，FPGA云 服务器 可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬

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_id}/clusters/{cluster_id}/files?path=%2Ftmp%2Ftest。 约束限制： 不涉及 取值范围： 单层目录要遵循以下规则： 不能为空 不能以"."开头或结尾 不能包括下列符号 : :*?"<>|;&,'`!{}[]$%+ 不能超过255个字节

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容器镜像的大小建议小于15G，不能大于25G。否则镜像的迁移、拉起都会存在性能问题。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建，单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时，先构建不常变化的层，例如：先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。

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任务进行的，从最深目录进行扫描，如果空目录符合过期条件则删除该空目录，非空目录不做处理。目录周期扫描任务扫描间隔依赖集群配置，一般为7天。单层目录为空后0-7天内删除。二级目录需等两个周期，在各目录下均无文件或目录后等待0-14天。依此递增。 父主题： 并行文件系统

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test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算

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Integer 隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面，配置完过滤规则参数之后，进入“排序策略”页签，如图3所示。用户可以根据业务需要在“添加排序策略”下拉框

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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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