例如，在云账号申请和云资源申请的时候，就需要建立完善的流程，以便于将组织，项目和其所使用的云账号，云资源进行关联，并确保每个部门或团队都对其使用的资源负责。而在最终的企业财务层面，引入云财务管理的能力，也有助于理解企业的每个子部门的产出和成本的关系，甚至于清晰地了解企业每挣一块钱，最终的云成本是多少

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探索视图名称 定义探索视图的名称，确保能够准确表达其代表的含义和作用。 维护人 必填，选择探索视图的维护人。 设置入参 在左侧“设置入参”处选中实体，右侧展示该目标实体的属性列表，请从列表中勾选所需的入参属性。 设置入参时请注意，单个实体可设置的入参不能超过5个，且总的入参数量不能超过20个。

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新建研究 进入“专题”页面，单击“新建研究”。 图1 新建研究 参考表1，设置运行信息。 表1 参数说明 参数 说明 选择项目 选择创建好，并带有数据的项目。 研究名称 可自定义研究名称。 流程 选择资产市场中订阅的Docking Summary流程。 配体分子 选择上传的配体小分子文件。

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司机费用管理 包车结算 查询包车类型订单列表；结算订单以及查看结算记录。 图5 包车结算 司机提现管理 司机可以申请将账号中的钱提现到银行卡中，后台可以审核，有驳回和打款的操作 图6 司机提现管理 父主题： 系统管理后台

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财务管理 物业收费 物业缴费 “查询”按钮：根据输入的查询条件，单击查询按钮，进行数据查询展示。 “新增”按钮：单击新增按钮，进行物业缴费的数据维护，保存后，物业缴费信息新增展示。 “详情”按钮：单击详情按钮，查看数据详细信息。 “删除”按钮：单击删除按钮，数据删除成功，删除后列表不再显示该条数据。

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财务报告 报表列示和披露方案的主要工作内容：德勤管理咨询将梳理新旧准则下报表披露的差异，明确报表披露中的定性披露/定量披露的生成方案。针对定量披露，建立会计分录与报表披露之间的映射规则，实现自动生成披露表。积极与公司管理层沟通和讨论定性披露中需要管理层作出决策的内容 图1 报表列示和披露方案的主要工作内容

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此外，本方案借助 GaussDB 双集群强一致、存算分离的先进设计理念，结合GaussDB的特异性能、鲲鹏处理器的强大计算能力、NOF网络的低延迟通信以及Dorado存储的可靠性与高性能，实现了全栈组合的深度调优。这一组合不仅确保了集群级故障的完全隔离，更实现了双AZ双活的部署模式，从而在保障业务连续性的同时，实现了RP

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买了又买等推荐场景，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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数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过

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生成图像的质量。研究表明，具有较高GFLOPs的DiT模型在图像生成任务中表现更好，尤其是在ImageNet 512×512和256×256的测试中，DiT-XL/2模型实现了2.27的FID值。 下文以Dit模型为例，介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移，精度及性能调优。 环境准备

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规则参考，根据公司实际情况，制定符合公司管理要求的费用分类和分摊规则 公司对于费用口径的划分对财务结果的影响可由: 对收入、对保险服务业绩、 对利润的层面分析。并考虑当期和对所有年度加总的影响。 准则新修订增加合同边界外获取费用的资产确认和分配，并要求在预期合同续保前持续针对资产进行减值测试。

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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out of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deep

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工作流调度 DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多

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集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。

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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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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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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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