绘制ACF与PACF图表时设置的滞后阶数。 图表外观设置 主题 图表主题 散点图设置 设置散点图标记点类型和标记点大小。 折线图设置 设置折线图线条是否平滑、标记点类型以及大小。 视觉维度设置 设置视觉维度的样式，如颜色、大小、形状等。 截取及清空图表展示图 截取当前图表图形，截取后的图形展示在左侧空白区域。

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执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设

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view：物品曝光 click：用户点击物品 collect：用户收藏了某个物品 uncollect：用户取消收藏某个物品 search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share: 分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费

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参数说明 OAuth2 首页URL 应用首页的URL地址，例：https://xx.xx。 支持设置多个首页的URL地址，可单击“新建URL”，添加新的URL地址。 管理员登录URL 可选项，管理员登录应用的URL地址。 退出地址 可选项，应用的退出地址，请以http或https开头，例：https://xx

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JupyterLab平台自带的菜单项。 3 文件编辑时的快捷操作按钮。 4 模型训练服务预置的特征服务发布、基于整个Jupyterlab的模型包归档以及算法工程操作主文件格式转换的能力。 5 算法工程的内核信息，单击当前内核版本可重新选择内核。 6 JupyterLab预置的算子，主要包含数据处理、模型训练以及迁移学习能力。

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特征工程描述信息。 最多不超过500个字符。 开发模式 特征工程的开发环境： Jupyterlab交互式开发 基于JupyterLab的特征工程开发环境，具有良好的实时交互性，提供通用特征工程和数据分析的图形界面操作，以及用户自定义编码能力。适用于数据科学家，以及自定义算法场景。

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请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features

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APP特征信息无效 整改通知： 您填写的APP公钥或MD5值为无效信息。 可能原因： 出现此情况，可能您填写的APP公钥或MD5值为无效字段。 整改建议： 请参考变更备案，填写新的APP公钥或MD5值，确保备案APP的特征信息与实际信息保持一致。 父主题： APP信息

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技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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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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PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。

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策落地，管治最后一公里的手段太有限，盲区多。 监测硬件铺设与运维是较大的难点，大气污染频发、点位散乱、根因难以确定，人海战术摸排容易出现问题甚至出现误导。 决策风险高：在决策层面由于研判错误，管制失效的风险很高。 在管治层面缺乏有效监管与评估，缺乏宏观角度的综合性分析服务。 决策风险高：研判错误可能导致管制失效。

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返回到“任务管理”界面。 标注坐标图左上方 总数据点 当前待标注数据曲线图中的总数据点数量。 已标注点 已标注的数据点数量，单击“”可查看标注详情。 待标注数据点 未标注的数据点数量。 待确认数据点 使用自动标注工具后，计算出来的异常点，需用户确认标注结果是否正确。 标注坐标图右上方

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按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization Value of Bounding Boxes 横坐标：边缘化程度，即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值，值越大表示物体越靠近边缘。（图片总距离表示以图片中心点为起点画一条经过标注框中心点的射线，该射线与图片边界交点到图片中心点的距离）。

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