在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明

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课程学习列表查询服务（API名称：openApiGetPageMyUserCourse） 功能介绍 开放我的学习页面数据OpenAPI接口支持查询课程列表接口服务 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“

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告警类型 MacDynAddressLearnNum 当前学习到的mac数 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到的最大数 L2IfPortName 接口名 对系统的影响 不再学习新的MAC。 可能原因 端口或VLAN学习到的MAC数达到设置的mac数。 处理步骤 请根据告警

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BaseTrapEventType 告警类型。 MacDynAddressLearnNum 当前学习到的mac数。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到的最大数。 L2IfPortName 接口名。 对系统的影响 不再学习新的MAC。 可能原因 端口、VLAN、VSI习到的MAC数达到设置的mac数。

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段含义如下： Type：MAC变化的类型标志。其中01代表MAC地址学习，02代表MAC地址老化。 Ifindex：发送MAC变化的接口索引。 Vlaninvalid：VLAN标志位。其中1代表MAC地址是学习在VLAN上的。 Vlanid：VLAN ID。 Mac-address：MAC地址。

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街道编码 查询地址的街道编码。 289弄-2-14号 国家标准代码 查询地址的国家标准代码。 CHN 城镇商业区 查询地址所处的城镇商业区。 南京西路街道 行政区 查询地址所处的行政区。 静安区 父主题： 生活服务类

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鉴权方式：AK/SK认证（推荐）、自主认证 返回必须要携带tokens使用量usage对象，放在一级结构 响应示例： { "data": "南京，全名南京市，是江苏省的省会，位于中国南部的长江中游，是长江三大口的一个，也是中国古代文化的发祥地。", //可替换成自己的任意对象结构

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创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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白名单策略名称 系统默认会生成白名单策略名称，建议您自定义修改，后续方便区分和管理。 test 智能学习天数 HSS学习 服务器 应用进程的天数。学习天数越多，学习结果越准确。 7 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后，对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程：HSS根据

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在线课程是用户进入学习的入口。在这里，用户可以轻松浏览到目前平台上线的学习内容，并根据自己的兴趣选择相应的分类进行浏览。 通过在线课程功能，用户可以在学习过程中的每一个环节都得到支持。不论在学习理论知识，还是在进行实际的沙箱实践，系统都将为用户提供必要的资源和工具，让学习更加高效、便捷。

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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列

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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列

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如何让接入ER的两个连接之间互相学习路由？ 如果您需要接入ER的两个连接之间互相学习路由，那么需要ER和其他两个连接之间构成EBGP组网，即ER、连接A、连接B的AS号均不能相同，这样ER会将学习到的连接A的路由信息发布给连接B。比如： 将“虚拟网关（VGW）”连接和“VPN网关

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湖南省长沙市雨花区人民东路38号，东一宾馆4楼 天津 天津滨海高新区华苑产业区海泰华科八路6号四层A区403号 福州 象园路33号耀龙审计局综合大楼3层 南京 江苏省南京市中山北路283号江苏物资大厦17楼 合肥 合肥市高新区合欢路与香樟大道交叉口合肥有线电视宽带网络有限公司4层 济南 经七路纬五路75号5楼

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较小的学习率，反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减

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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列

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银行类型。支持下拉框和输入框两种模式。 中国工商银行 中国农业银行 中国建设银行 国家开发银行 交通银行 中信银行 中国光大银行 华夏银行 南京银行 queryName 是 关键字。 输出参数 用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数，输出参数说明请参见表3。 表3 查询银行网点名称输出参数说明

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科学计算大模型的学习率调优策略如下： 学习率太小时，损失曲线几乎是一条水平线，下降非常缓慢，此时可以增大学习率，使用学习率预热（Warm-up）的方法，在训练初期逐步增加学习率，避免初始阶段学习率过小。 学习率太大时，损失曲线剧烈震荡，甚至出现梯度爆炸的问题，可以使用学习率衰减（De

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删除作业 删除可信联邦学习作业 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 > 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，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 可信联邦学习作业

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新员工任务 管理员提前把新入职员工需学习的内容预设好，新员工入职进入酷学院后系统会自动为其派发新员工任务。学员在规定期限内完成学习考核，管理员可进行实时监控并获得相关学习数据。 入口展示 图1 入口展示 创建新员工任务 操作路径：培训-学习-新员工任务-【新建】 图2 新建新员工任务

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用户端的目标是帮助用户快速体验各种应用场景，并提供一站式的学习资源。通过选择对应的学习资源或沙箱实践内容，用户可以进行在线学习和实验。无论是课程学习还是实践操作，用户都可以在学院门户找到所需的功能入口。 另外，用户端还为用户提供了个人中心功能，方便用户进行课程、试验和实验报告的管理。在个人中心中，用户

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