深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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CodeArts IDE for C/C++ 开发OpenGl示例工程 1. 功能介绍 CodeArts IDE面向开发者提供的智能化可扩展桌面 集成开发环境 （IDE），结合行业和产业开发套件，实现一站式开发体验。 编码新体验，开发更高效：内置自研C/C++语言开发支持，提供全新的工程加载

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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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不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://x.x.x.x:1234

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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Go语言链代码开发 链代码结构 链代码相关的API 链代码示例（1.4风格） 链代码示例（2.0风格） 链代码调测 父主题： 链代码开发

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如何开通自然语言服务？ 目前自然语言服务所有接口均已商用。首次使用自然语言处理服务，需要开通服务，然后通过API的方式使用自然语言处理服务。 开通服务操作 进入自然语言处理基础官网，单击“立即使用”，进入自然语言处理控制台。 在“总览”页面，选择需要使用的服务，在操作列单击“开通服务”。

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图2 创建多语言&工程符号 表1 基本信息 参数 参数说明 多语言键 填写需要设置多语言的键。建议您根据企业自身情况定义多语言键的命名规则，按照规则填写多语言的键，方便您快速进行多语言值的映射及查找。 例如您需要在英语环境下切换界面词“创建”，此处可以填写“创建”。 多语言值 填写多

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删除多语言&工程符号 操作场景 本文指导您在应用运行态删除多语言&工程符号。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 多语言&工程符号”，进入“多语言&工程符号”页面。 勾选需要删除的多语言&工程符号，单击“删除”。 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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除传译员以外与会者的收听语言频道，收听语言频道与发言语言频道需要一致。 speakLanChannel 是 String 除传译员以外与会者的发言语言频道，发言语言频道与收听语言频道需要一致。 includeOriginalVoice 否 Integer 收听语言频道是否包含原始音频（与会者发言的原声，音量较低）

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LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Lite

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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"6a0157a3a4144352b83c55ee1a16fd13", "node_id" : "d8f0d4e0f40342f5bd631970b6d2dece", "job_id" : "6a0157a3a4144352b83c55ee1a16fd13",

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通过开放的API和调用示例，您可以使用自然语言处理服务的自然语言处理基础服务、语言生成服务、语言理解服务、 机器翻译 服务等功能。 开通服务 开通NLP服务 API文档 API概览 自然语言处理基础服务 语言生成服务 语言理解服务 机器翻译服务 02 购买 自然语言处理服务的计费方式简单、灵活，

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自然语言处理套件 自然语言处理套件为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 自然语言处理套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。

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"dialog_id" : "66xxxx02x5axxx9xx12fxxx9c2xxxx6d", "subject_id" : "xa4axxx4-9xx9-4xx2-9xxx-3axxxxf4a5c3" } 响应示例 状态码： 200 nl-query请求返回体。 { "query_data"

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Java语言链代码开发 链代码结构 链代码相关的API 链代码示例 链代码调测 父主题： 链代码开发

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