天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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通过HCIP-Cloud Service DevOps Engineer认证，将证明您掌握端到端DevOps全流程，包括持续规划与设计、持续开发与集成、持续测试与反馈、持续安全与审计、持续部署与发布、持续运维与监控，基于DevCloud实现一站式云端DevOps凤凰商城项目。 HCIP-Cloud Service

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如何获得开发者认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，在线实验，相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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持续运维 系统正常运行，客户正式使用，完成项目验收，项目移交至持续运维团队。 持续应用使用的支持与答疑； 持续应用迭代升级； 持续运维服务，保障系统正常运行（监控、告警处理、运维巡检等）； 登录明源天际-容器云，可查看相关监控信息，进行告警处理，进行运维巡检等。 图1 持续运维

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结束持续定位 请求参数 无。 返回结果 无。 请求示例 无。 父主题： 位置

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持续集成 持续集成概述 持续集成是一种软件开发实践，即团队开发成员经常集成他们的工作，通常每个成员每天至少集成一次，也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试）来验证，从而尽早地发现集成错误。 代码检查：提高交付质量 加快代码质量的反

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DevOps持续交付 应用场景 当前IT行业发展日益快速，面对海量需求必须具备快速集成的能力。经过快速持续集成，才能保证不间断的补全用户体验，提升服务质量，为业务创新提供源源不断的动力。大量交付实践表明，不仅传统企业，甚至互联网企业都可能在持续集成方面存在研发效率低、工具落后、发

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持续改进模块 模块介绍 图1 持续改进模块菜单 文档中心：按目录分级展示数据，展示其他模块归档数据报告。 图2 文档中心 报表中心：可自由编辑模板，可视化质量数据进行管理决策，检验数据报表生成与预览。 图3 报表中心 问题中心：供应商、内部和客户抱怨的记录和处理，完善8D报告，自

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【下线公告】华为云ModelArts自动学习下线公告 华为云计划于2025/05/23 00:00（北京时间）将 AI开发平台 ModelArts自动学习模块正式下线。 下线范围 下线区域：华为云全部Region 下线影响 正式下线后，所有用户将无法使用自动学习模块创建项目，但仍可在Workf

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。

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开启持续定位 开始持续定位后，如果中间需要触发单点定位，需要先停掉持续定位； 单点定位完成后，需要重新开始持续定位，单点定位和持续定位，只能串行使用。 请求参数 参数 类型 必填 说明 type Number 否 0：默认，获取经纬度； 1：获取经纬度和详细到区县级别的逆地理编码数据

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持续交付概述 持续交付用于提供工程构建、发布等功能。 构建任务简介 基于已有业务代码，可以创建构建工程，然后启动构建任务，将业务代码构建打包，归档到部署源，后续部署应用组件时可以直接使用对应的软件包。 构建任务有如下两种类型： 系统构建任务，您在使用容器部署方式基于界面配置创建并

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 云证书管理服务 CCM：是华为联合全球知名数字证书服务机构，为您

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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。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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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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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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