（GiB） 虚拟化类型 g6v.2xlarge.2 8 16 6/2 35 4 1/8 × T4 2 KVM g6v.2xlarge.4 8 32 10/4 50 4 1/4 × T4 4 KVM g6v.4xlarge.4 16 64 15/8 100 8 1/2 × T4 8 KVM G6v型 弹性云服务器 功能如下：

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项目ID，最大32位，由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID，最大32位，由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。

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String 空间ID，最大32位，由字母和数字组成 job_id 是 String 任务id，最大32位，由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。

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具体的课程编号，支持模糊搜索 课程类别 已配置好的课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户的组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮，弹出导出提示框（如下图），点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容 图2 “课程学习记录”导出提示 父主题： 作业人员

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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通过json格式的文本配置更多高级参数，具体支持的参数请参考表2。 表2 自定义配置参数 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否

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在浏览器中输入https://engine.piesat.cn/ai/samplelabel/#/链接，进入系统登录界面，如下图所示。 图1 系统登录界面1 图2 系统登录界面2 系统默认登录方式为密码登录。输入手机号码/邮箱/帐号、登录密码、字符验证码，单击【登录】按钮，跳转到选择个人/组织界面，选择组织即可进入系统首页。

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部署流程图 手动规划AP的安装点位：确保AP的无线信号对咖啡厅的全覆盖。 （可选）手机上安装CloudCampus APP软件 现场硬件安装AP设备：包括连线、上电等。 在云管理平台上完成开局基本配置。 创建站点并添加设备：可以将所有咖啡厅中的AP设备加入同一个站点，以便统一配置。 导入License激活码。

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部署流程图 手动规划AR的安装点位：确保AR的无线信号对咖啡厅的全覆盖。 （可选）手机上安装CloudCampus APP软件 现场硬件安装AR设备：包括连线、上电等。 在云管理平台上完成开局基本配置。 创建站点并添加设备：可以将所有咖啡厅中的AR设备加入同一个站点，以便统一配置。 导入License激活码。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。 全流程自动化，批/流训练结合，稳定可靠。 图2 RES媒资推荐 RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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手动规划AP的安装点位 基于咖啡厅内部的障碍物情况，建议将AP的安装点位规划在：靠近中心区域，较高位置，确保无线信号没有被障碍物遮挡。 父主题： 部署规划

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面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动检测园区工人未戴安全帽的行为。 2 支持通过创建工作空间实现资源隔离

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<RestoreRequest> <Days>2</Days> <RestoreJob> <Tier>Expedited</Tier> </RestoreJob> </RestoreRequest> 响应示例 1 2 3 4 5 6 HTTP/1.1 202

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单击待恢复文件所在的桶，进入对象列表页面。 选中待恢复文件，单击“更多”->“恢复对象”，如下图2所示。 图2 恢复对象 恢复对象需要设置对象的有效期和恢复速率，参数解释如表2所示： 表2 恢复对象 参数 说明 对象名 恢复的对象名。 有效期 对象恢复后，保持为“已恢复”状态的时间

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研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。 父主题： 产品介绍

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States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model Parameter分布到不同的NPU 增加卡数重新训练，未解决找相关人员定位。 问题2：访问容器目录时提示Permission

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"round":2,"epoch":2,"host_agent_id":"0573513cac934b6aab79856c355ee7a2","host_agent_name":"agent_1656","eval_dataset_name":"ief_iris2","datasets":"space_creator

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含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 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0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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