StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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Device侧的代码编译，DDK提供了整套基于aarch64的gcc编译链工具，需要使用$DDK_HOME/toolchains/aarch64-linux-gcc6.3目录下的编译链工具进行交叉编译。

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如下接口只在算子编译过程中用到，用户在编写算子时不会直接调用。您可以在DDK包的安装目录下的ddk/include/inc/tensor_engine/cce_aicpu_3rd_party.h文件中查看接口的定义。__aicpu__ void *aicpu_malloc(unsigned int size)该接口用于实现内存申请，入参s

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Host侧代码编译，需要使用操作系统默认的gcc编译器来编译。

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CPU和Device CPU上运行的编译工具链，因此需要进行交叉编译。Atlas500 Host软件交叉编译和Device软件交叉编译方法类似，只是交叉编译工具和链接库不同，因而本文档统一说明Host和Device的软件编译方法。为了提高软件编译效率，一般使用自构建工具进行，Atlas

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常见编译问题 本章节收录了编译sdk或者sdk demo可能遇到的一些编译问题，对应版本的问题可能在其他旧版本中也出现，都可以参考 v3.23.3版本反映的常见问题： 问题1： 编译sdk的vs工程报错： 报错文件：目录${yourSDKPath}\platform\eSDK_LogAPI_V2

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静态编译架构 从整个数据库服务的组成构架来看，存储引擎向上对接SQL引擎，为SQL引擎提供或接收标准化的数据格式（元组或向量数组）；存储引擎向下对接存储介质，按照特定的数据组织方式，以页面、压缩单元（Compress Unit）或其他形式为单位，通过存储介质提供的特定接口，对存储

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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极速型SSD V2（公测） 极速型SSD V2具备超高IOPS、超高吞吐量和超低时延等多维度的超高性能。 极速型SSD V2在保持存储容量大小不变的情况下，您可以结合实际业务的需求量，灵活配置云盘的IOPS，从而实现云盘容量与性能解耦。 极速型SSD V2云硬盘正在公测中，当前仅

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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本地SSD盘规格降配选不到资源 场景描述 RDS for MySQL本地SSD盘实例当前规格为4 vCPUs | 16 GB，当前存储容量700GB，需要降配至4 vCPUs | 8 GB，界面上选不到4 vCPUs | 8 GB资源。 图1 规格变更 原因分析 本地SSD盘规格

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