模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SH

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"description": null, "datasets": "edc8357011b0449ca985daabd531083c.host_f50_10w_20.space_creator,c2efd9850deb44e3a64b00e555ddb04f.guest_f1_10w_20.tics002"

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SDK支持哪些语言 目前union sdk（仅支持https接口）已支持java、python、.net、cpp、go。websocket接口支持Java、Python，cpp，后续根据需求考虑支持其他语言。 父主题： SDK使用类

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通过Go语言连接实例 本章节主要介绍使用Go语言访问GeminiDB Redis实例的方法。 前提条件 已成功创建GeminiDB Redis实例，且实例状态为“正常”。 已创建 弹性云服务器 ，创建弹性 云服务器 的方法，请参见《弹性云 服务器 快速入门》中“购买弹性云服务器”章节。 弹性云服务器上已经安装GCC等编译工具。

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多语言&工程符号 多语言&工程符号概述 创建多语言&工程符号 删除多语言&工程符号 修改多语言&工程符号 搜索多语言&工程符号 父主题： 数据模型管理

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在

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超大圈复杂度函数-圈复杂度阈值 20 超大深度数函数-深度阈值 4 超大函数-行数阈值 50 超大头文件-行数阈值 500 超大源文件-行数阈值 2000 超大目录数-节点阈值 50 表3 Cmetrics工具编程语言与文件扩展名关联关系 语言 后缀 JAVA .java C/C++ .c/.cc/.cpp/

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言提供代码补全。CodeArts IDE支持任何编程语言的基于单词的补全，但也可以通过安装语言扩展来提供更丰富的代码补全。 父主题： 代码补全

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fr-CG French (Congo (Republic)) fr-CH French (Switzerland) fr-CI French (Côte d’Ivoire) fr-CM French (Cameroon) fr-DJ French (Djibouti) fr-DZ French

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支持哪些语言的短信？ 消息&短信服务的短信模板语句可以是繁体字或各国家和民族语言，但为了让您顺利通过审核，推荐首选简体中文或英文。 父主题： 产品规格

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SQL语言分为哪几类？ 答：SQL语言分为3类，分别为： DDL（Data Definition Language，数据定义语言），用于定义或修改数据库中的对象，如：表、索引、视图等。 DML（Data Manipulation Language，数据操作语言），用于对数据库表中

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SQL语言分为哪几类？ 答：SQL语言分为3类，分别为： DDL（Data Definition Language，数据定义语言），用于定义或修改数据库中的对象，如：表、索引、视图等。 DML（Data Manipulation Language，数据操作语言），用于对数据库表中

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笔记本电脑无法搜到Wi-Fi 6信号 现象描述 某项目中部署了Wi-Fi 6 AP，部署后手机关联正常，但部分笔记本电脑搜索不到信号。 可能的原因 手机正常，笔记本电脑不正常，可能的原因是电脑的无线网卡驱动版本低。 处理步骤 咨询客户，判断该问题是所有终端都有问题还是部分终端有问题。

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技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 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！

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公

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异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ 实体管理 √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 √ √ 重量级深度学习 - √ 调用 问答机器人 √ √ 问答诊断 √ √ 运营面板 √ √ 高级设置 基本信息 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

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Intel d 与c系列相比，提供大容量、低成本的SATA本地盘 大数据/缓存数据库 超高I/O型 Intel i 与c系列相比，提供高IOPS、低时延的大容量NVMe本地盘 ir 与c系列相比，提供高IOPS、低时延的小容量NVMe本地盘 通用计算型 Intel s 与c系列相比，采

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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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