用的便捷使用方式，为培养数字人才提供学习底座； 课程资源：围绕工业软件和信息技术2大领域构建丰富的课程资源与项目案例，为人才培养提供重要媒介工具； 专业服务：面向高校院所根据专业建设及发展需要，在专业群建设、课程体系建设、师资团队建设、创新应用大赛、职业能力认证、实习实践就业等人

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AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户

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展示作业报告 执行纵向作业 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，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。

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mysql-pv-claim minio-pv-claim authservice-pvc 由于Kubeflow在创建时需要配置一些存储资源，官方示例中的存储配置无法在CCE中生效，导致上述PVC无法创建。因此需要在集群中提前创建同名的PVC，本文中均以云硬盘类型为例，您可以按需替换云存储类型。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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用领域套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 前提条件 在使用本API之前，需要您完成服务申请和认证鉴权，具体操作流程请参见申请服务和认证鉴权章节。

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取消领域与项目的关联关系 功能介绍 取消领域与项目的关联关系 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/domains/{domain_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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本文汇总了基于CodeArts IDE Online常见应用场景的操作实践，为每个实践提供详细的方案描述和操作指导。 表1 CodeArts IDE Online最佳实践一览表 最佳实践 说明 2-基于CodeArts IDE Online快速开发、部署微服务 本实践主要讲述在CodeArts IDE On

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开天工业工作支持用户使用统一的账号通过Web端和App端登录。 常用操作 用户注册 登录用户工作台（Web端） 主页 消息 日程 通讯录 审批 应用 个人中心 07 普通用户指南（App） 开天工业工作台支持用户使用统一的账号通过Web端和App端登录。 常用操作 用户注册 登录用户工作台（App端） 消息 日程

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单击“A部门开发者”，设置角色在本应用中的功能，单击“保存”。 在“角色权限 > 应用权限”中，选中“查看本应用”，设置后对应角色可查看到该应用。 图2 分发所有应用项权限 在“角色权限 > 应用项权限”中，单击“管理可访问页面”。 在“导航可见权限”中，设置当前应用首页的导航项可见权限。 在“单页面

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作台。 在全部应用中，单击“创建应用”，选择“创建空白应用”。 图1 选择创建空白应用 在弹出的页面，输入应用的名称，单击“保存并编辑”。 在导航设置页签中，单击“创建表单”。 表单由文本框、单选、多选和下拉列表等组件构成，用于用户填报提交数据，并收集数据的工具。一个应用中，可以

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之

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省市级医院对接，与基层医疗卫生机构联通。在开展紧密型县域医共体建设的地区，建立一体化管理运行和协同服务的信息系统，建设统一的数据库和数据交换中心，提升医共体数字化管理服务能力，实现医共体医疗、预防保健、康复、公共卫生等业务融合集成应用，在医共体内实现就诊一码通行、服务-接续、一站式结算，打造数字化智能型医共体。

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方案概述 应用场景 各高校软件工程专业在专业建设升级改造过程中，往往面临着以下挑战： 需要结合新工科理念改造升级传统软件工程专业； 将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足；

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背景介绍 随着Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准，越来越多的应用选择向Kubernetes迁移，用户也越来越关心在Kubernetes上应用如何快速扩容面对业务高峰，以及如何在业务低谷时快速缩容节约资源与成本。 在Kubernetes的集群中，“弹性伸缩”一般

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如天筹求解器服务包含的二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2 API概览。 在调用天筹求解器服务API之前，请确保已经充分了解运筹优化算法相关概念，详细信息请参见“产品介绍”。 父主题： 使用前必读

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共享问题。 应用场景2：多队列场景调度优化 用户在使用集群资源的时候通常会涉及到资源隔离与资源共享，Kubernetes中没有队列的支持，所以它在多个用户或多个部门共享一个机器时无法做资源共享。但不管在HPC还是大数据领域中，通过队列进行资源共享都是基本的需求。 在通过队列做资源

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Code一键连接Notebook 算法管理 针对您自己在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。同时，您可以订阅AI Gallery中的算法构建模型。 不管是您创建的算法，还是您订阅的算法，支持在ModelArts中快速创建训练作业，获得您想要的模型。

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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