基础接口描述 创建实例 查询实例信息 更新实例 更新实例状态 释放实例 实例升级 父主题： SaaS类商品接入指南 V2.0（新商品上架）

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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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）。 项目规则 图6 项目规则 可见范围： 可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时

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了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 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。

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结构体描述 LogInfo结构体 ShareTlsInfo结构体 SharePolicy结构体 LogLevel结构体 ShareClientTlsVerifyMode结构体 ShareAppScreenType结构体 IdeaShareStatus结构体 父主题： 附录

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基础接口描述 新购商品 商品续费 商品过期 商品资源释放 商品升级 资源状态变更 查询实例信息 父主题： 接口描述

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批量刷新描述 操作步骤 进入“管理工具”页面，选择“业务管理员 > Part业务管理员工具 > 批量刷新描述”。 单击“模板下载”。 按照模板示例填写部件编码、视图、中文名称以及英文描述。 选择修改后的文件，单击“导入”。 单击“操作记录”列表下的“下载日志”，查看导入结果。 部

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基础接口描述 新购商品 商品续费 商品过期 商品资源释放 商品升级 资源状态变更 查询实例信息 父主题： 接口描述

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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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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KeyDescriptionInfo object 密钥描述信息。 表5 KeyDescriptionInfo 参数 参数类型 描述 key_id String 密钥ID。 key_description String 密钥描述。 状态码： 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Object

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联营Kit接口描述 租户信息同步接口 租户应用信息同步接口 租户应用授权信息同步接口 组织部门信息同步（增量） 组织部门信息同步（全量） 父主题： 接口描述

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依赖接口清单描述 企业微信OA接口 SparkPackERP接口 父主题： 开发指南

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参数类型 描述 namespace 否 String 命名空间。 请求参数 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description_info 是 String 集群描述信息。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code

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商家接入接口描述 商家接入接口说明 接入准备工作 接口描述 接口调试 调用结果码说明 父主题： 联营License类授权码商品接入指南（2.0版本）

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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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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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，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 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

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