port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units integer

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据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、

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用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限。 创建可信联邦学习训练型作业 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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units integer

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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该方式支持单选和多选。多选时，不能勾选上PI下的迭代。 单击需要取消基线的PI或迭代所在行的图标，展开后选择“取消基线”。 当PI和迭代都设为基线后，如果PI下只有一个迭代，则该迭代不支持单独取消基线。 当PI下包含迭代时，则PI下的迭代也会被取消基线。 在弹出的提示窗口中单击“确定”，取消基线成功。

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使用迭代回顾会议模板 项目内的Wiki服务内置了“敏捷迭代回顾会议”模板，将回顾会议实践沉淀并共享给用户使用。 操作步骤 进入项目详情页面，选择“Wiki”页签。 单击“新建”。 选择“敏捷迭代回顾会议模板”，单击“确定”。 父主题： 迭代回顾

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Scrum项目的迭代 获取指定项目的迭代列表 批量删除项目的迭代 查看迭代详情 创建Scrum项目迭代 更新Scrum项目迭代 删除项目迭代 查看迭代历史记录 父主题： API

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批量删除项目的迭代 功能介绍 批量删除项目的迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/iterations 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String devcloud项目的32位id

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这段时间内的调用次数变化情况。 图1 识别统计 识别结果统计：显示一段时间范围， 内容审核 的调用总数，拒绝数，疑似数和通过数，帮助您更好了解服务的调用情况和审核情况。 总数：指的是审核调用总次数。 拒绝数：指的是block总数，即文本中包含敏感信息，审核不通过的次数。 疑似数：指的

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公开数据集: ionosphere数据集。 配置流程 运行流程 将多层感知机分类(pytorch)算子拖入画布，并进行参数配置。 单击界面上面发布算链到 DLI 按钮，将配置好的算子发布到DLI。 配置对应的DLI工作空间、名称、队列及OBS存放路径。 在DLI界面的数据开发-作业开发页签下，单击作业新建作业。

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查看API使用次数 登录 人证核身 服务控制台。 在“云上服务管理”页面，查看API的使用量和套餐包的使用量。 图1 API使用量统计 父主题： API使用类

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获取规则击中次数 功能介绍 获取规则击中次数 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/acl-rule/count 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户项目id 表2 Query参数

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、“第一时间排查问题”、“第一时间解决问题”的挑战，通过“以算代测”、“人工智能研判”、“闭环学习”三大创新技术实现全域污染无盲点网格化监测，实时定位污染热点区域，自动研判疑似污染源，智能化推送污染事件并进行自主闭环学习。提高环保督查执法效率，为政府精细化管控企业提供决策支撑，避

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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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向量长度。 10 min_count 是 词出现的最小次数，低于该值的单词会被过滤。 2 num_partitions 否 分区数目。 8 step_size 是 迭代优化时的步长，学习率。 0.025 max_iter 是 最大迭代次数。 1 window_size 是 训练过程中的窗口大小。

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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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objective - 目标函数，默认为"regression" max_depth - 树的最大深度，默认为-1 num_iteration - 迭代次数，默认为100 learning_rate - 学习率，默认为0.1 num_leaves - 叶子数目，默认为31 max_bin - 最大分箱数，默认为255

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