基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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该功能依赖UniAgent。UniAgent是统一数据采集Agent，支持脚本下发和执行。 若E CS 未安装UniAgent，则无法免登录发送命令，详细内容，请参见为ECS安装UniAgent。 仅Linux操作系统的ECS支持深度诊断。 支持深度诊断的操作系统类型及版本。 操作系统类型 版本 CPU架构

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时，仅计算音视频和考试的时长，作为添加内容时长的参考，支持手动编辑。 图4 添加内容1

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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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行更新和调整。持续改进是一个持久的过程。 文档和分享：将复盘的结果和改进措施进行文档化，并与团队内部分享。这有助于确保所有人都能从中学习，并避免类似的错误再次发生。 培训和意识提升：通过培训和意识提升活动，确保团队成员了解安全事件复盘的重要性，并能够积极参与其中。 父主题： SEC10

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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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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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日期和时间函数 以下为 GaussDB数据库 MySQL兼容性MySQL模式中日期时间函数的公共说明，与MySQL行为一致。 函数入参为时间类型表达式的情况： 时间类型表达式主要包括text、datetime、date或time，但所有可以隐式转换为时间表达式的类型都可以作为入参，比

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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。 大部分时间函数对于入参为无效时间时，会告警并返回NULL，只有能通过cast正常转换的日期，才是正常合理的日期。 GaussDB M-Compatibility兼容性框架下的大部分日期时间函数与MySQL一致，一些函数的差异如下表所示： 表1 日期与和时间函数列表 MySQL数据库

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大部分时间函数对于入参为无效时间时，会告警并返回NULL，只有能通过cast正常转换的日期，才是正常合理的日期。 GaussDB M-Compatibility兼容性框架下GaussDB的大部分日期时间函数与MySQL一致，一些函数的差异如下表所示： 表1 日期与和时间函数列表 MySQL数据库

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计算系统时区和utc时区的分钟偏移量。如果提供了时区，则计算系统时区与给定时区的偏移量。 time_format函数 将时间戳类型的日期和时间表达式转换为指定格式的日期和时间表达式。 date_format函数 将时间戳类型的日期和时间表达式转换为指定格式的日期和时间表达式。 time_parse函数

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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“标准策略”：扫描的网站URL数量和耗时都介于“极速策略”和“深度策略”两者之间。 有些接口只能在登录后才能访问，建议用户配置对应接口的用户名和密码，漏洞管理服务才能进行深度扫描。 父主题： 网站扫描类

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日期和时间函数 以下为GaussDB数据库MySQL兼容性B模式中日期时间函数的公共说明，与MySQL行为一致。 函数入参为时间类型表达式的情况： 时间类型表达式主要包括text、datetime、date或time，但所有可以隐式转换为时间表达式的类型都可以作为入参，比如数字类

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日期和时间函数 DATE DSC支持迁移Teradata中包含DATE FORMAT的SELECT语句，使用TO_CHAR并以源格式显示日期。如果日期格式是一个表达式（例如：Start_Dt + 30）或者WHERE子句包含表达式（例如：WHERE Start_Dt > End_Dt），则不会执行此转换。

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漏斗和留存函数 漏斗和留存相关函数仅8.3.0及以上集群版本支持。 windowfunnel windowfunnel函数用于在滑动的时间窗口中搜索事件列表并计算条件匹配的事件列表的最大长度。GaussDB(DWS)根据用户定义的事件列表，从第一个事件开始匹配，依次做有序最长的匹

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规划、大规模上云迁移和云上运维与治理，其中调研分析贯穿整个上云周期。 学习和复盘 在整个上云迁移过程中，企业要不断学习和复盘，比如试点复盘、切换演练复盘、每批次迁移复盘等，通过持续学习和复盘，企业可以不断改进上云方案，推动上云迁移项目成功，提高云化转型的质量和效果。 项目管理 对

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