说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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V2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决方案和具备对应能力的开发工程师、规划设计人员和工程人员，对于这场变革和企业的蜕变更是缺一不可的关键。基于此，华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务，旨在培养具有图像处理、语

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函数常规信息中的“应用”应如何理解？ “应用”实际作用就是文件夹功能。当前创建的新函数所属应用均为“default”应用，且无法更改，新版本里会逐步弱化并下线老界面的“应用"概念，未来会通过标签分组的方式来管理函数的分类等。 父主题： 其他问题

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CCI资源包中的核时怎么理解？ 1 核*时 = 1 * 3600（核*秒） 1 核*时 ：1核的CPU连续跑1个小时所用的资源量 1 核*秒： 1核的CPU连续跑1秒所用的资源量 案例一： 假设用户的Deployment是2.5核的，连续运行了2个小时，那么它所消耗的资源量为：2

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对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

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造企业的技术架构，打通各层级的系统（如企业层的PLM、ERP、车间层的MES、控制层的SCADA、设备层的控制器、传感器等数字化设备或系统等），实现系统间的数据共享，从而提升企业的生产效率和灵活性。如果结合到企业生命周期和产品生命周期来理解，前者是从企业管理的角度来看的，后者是从生产的角度来理解的。

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GaussDB 中模式、用户和角色如何理解？ 答：模式是对数据库做一个逻辑分割，所有的数据库对象都建立在模式下面。模式和用户是弱绑定的，弱绑定是指虽然创建用户的同时会自动创建一个同名模式，但用户也可以单独创建模式，并且为用户指定其他的模式。 用户和角色是用来控制对数据库的访问。一个数

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，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。

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node使用率已经超过了80%，可能导致在这些分区上无法创建新的文件 guestos.filesystem.invalid_device fstab中的设备检查 当前实例的/etc/fstab文件中配置的某个设备不存在，可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem

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GaussDB中模式、用户和角色如何理解？ 答：模式是对数据库做一个逻辑分割，所有的数据库对象都建立在模式下面。模式和用户是弱绑定的，弱绑定是指虽然创建用户的同时会自动创建一个同名模式，但用户也可以单独创建模式，并且为用户指定其他的模式。 用户和角色是用来控制对数据库的访问。一个数

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介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍

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别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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拆解结果 意图的拆解结果。 待分析文本 输入的意图文本。 实体类型 实体的类型。 实体文本长度 实体的文本长度。 同义词或者其他标准表达的词 同义词或者其他标准表达的词，默认为原始的word。 返回待分析文本 返回待分析的文本。 错误码 调用失败时的错误码，调用成功时无此字段。 错误信息

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理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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