1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度

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供需匹配详情表 路径：OSP>订单排产与承诺>供需匹配详情表 展示具体每个订单维度的需求和供应信息，包含需求数量，需求时间，供应方式，供应时间，供应数量及来源。 图1 供需匹配详情表 图2 供需匹配详情 父主题： OSP功能

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签名不匹配异常 如果从ObsException中获取到HTTP状态码为403，OBS服务端错误码为SignatureDoesNotMatch，请检查AK/SK是否有误。 父主题： 异常处理

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基本文本匹配 GaussDB (DWS)的全文检索基于匹配算子@@，当一个tsvector(document)匹配到一个tsquery(query)时，则返回true。其中，tsvector(document)和tsquery(query)两种数据类型可以任意排序。 1 2 3 4

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审批流匹配规则 路径：公共平台->业务配置->全局配置 图6.2-1 审批流匹配规则 规则1：驳回重新提交到L1级，从L1级重新审批 规则2：驳回后重新提交到驳回的层级再审批，已通过的审批层级不再需要审批 （检查单采集审批，默认为规则2） 配置简介 当审批流被驳回时，有以下两种规则可以配置。

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坐席匹配规则配置 路径：公共平台->业务配置->全局配置 配置简介 对坐席的具体匹配规则分为安全视频/通用检查/巡检三个类型，可对基础调度方式和高级调度方式进行独立配置 轮询规则: 坐席动态排队，按排队顺序，依次接入视频。 1．坐席按照签入时间排序，最晚签入的排在队首。 2．坐席接入任意一路视频后排到队尾。

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智能类型匹配补全 CodeArts IDE会自动过滤推荐列表，直到仅包括与当前上下文匹配的类型。 这在以下情况中有效： 在赋值语句的右侧。 在变量初始化中。 在return语句中。 在方法调用的参数列表中。 在对象实例化中new关键字后。 在链式表达式中。 父主题： 代码补全

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签名不匹配异常 如果从ObsException中获取到HTTP状态码为403，OBS服务端错误码为SignatureDoesNotMatch，请检查AK/SK是否有误。 父主题： 异常处理

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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2.0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

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签名不匹配异常 如果从请求响应中获取到HTTP状态码为403，OBS服务端错误码为OBS_STATUS_SignatureDoesNotMatch，请检查AK/SK是否有误。 父主题： 异常处理

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签名不匹配异常 如果从ObsException中获取到HTTP状态码为403，OBS服务端错误码为SignatureDoesNotMatch，请检查AK/SK是否有误。 父主题： 异常处理

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基本文本匹配 GaussDB(DWS)的全文检索基于匹配算子@@，当一个tsvector(document)匹配到一个tsquery(query)时，则返回true。其中，tsvector(document)和tsquery(query)两种数据类型可以任意排序。 1 2 3 4

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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云小课合集 云计算知识哪家强，云上小课来开讲！ 云图说合集 云图说系列，是您了解华为云的必备利器 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

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步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 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

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的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √

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