该方式支持单选和多选。多选时，不能勾选上PI下的迭代。 单击需要取消基线的PI或迭代所在行的图标，展开后选择“取消基线”。 当PI和迭代都设为基线后，如果PI下只有一个迭代，则该迭代不支持单独取消基线。 当PI下包含迭代时，则PI下的迭代也会被取消基线。 在弹出的提示窗口中单击“确定”，取消基线成功。

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使用迭代回顾会议模板 项目内的Wiki服务内置了“敏捷迭代回顾会议”模板，将回顾会议实践沉淀并共享给用户使用。 操作步骤 进入项目详情页面，选择“Wiki”页签。 单击“新建”。 选择“敏捷迭代回顾会议模板”，单击“确定”。 父主题： 迭代回顾

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Scrum项目的迭代 获取指定项目的迭代列表 批量删除项目的迭代 查看迭代详情 创建Scrum项目迭代 更新Scrum项目迭代 删除项目迭代 查看迭代历史记录 父主题： API

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批量删除项目的迭代 功能介绍 批量删除项目的迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/iterations 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String devcloud项目的32位id

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这段时间内的调用次数变化情况。 图1 识别统计 识别结果统计：显示一段时间范围， 内容审核 的调用总数，拒绝数，疑似数和通过数，帮助您更好了解服务的调用情况和审核情况。 总数：指的是审核调用总次数。 拒绝数：指的是block总数，即文本中包含敏感信息，审核不通过的次数。 疑似数：指的

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查看API使用次数 登录 人证核身 服务控制台。 在“云上服务管理”页面，查看API的使用量和套餐包的使用量。 图1 API使用量统计 父主题： API使用类

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获取规则击中次数 功能介绍 获取规则击中次数 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/acl-rule/count 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户项目id 表2 Query参数

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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向量长度。 10 min_count 是 词出现的最小次数，低于该值的单词会被过滤。 2 num_partitions 否 分区数目。 8 step_size 是 迭代优化时的步长，学习率。 0.025 max_iter 是 最大迭代次数。 1 window_size 是 训练过程中的窗口大小。

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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objective - 目标函数，默认为"regression" max_depth - 树的最大深度，默认为-1 num_iteration - 迭代次数，默认为100 learning_rate - 学习率，默认为0.1 num_leaves - 叶子数目，默认为31 max_bin - 最大分箱数，默认为255

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查看迭代历史记录 功能介绍 查看迭代历史记录 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v4/iterations/{iteration_id}/histories 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 iteration_id 是 Integer 迭代id 表2

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查询项目下所有迭代计划 功能介绍 查询项目下所有迭代计划 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /GT3KServer/v4/projects/{p

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什么是 图像搜索 图像搜索（ Image Search ，又称为多媒体搜索）基于深度学习与图像识别技术，是一套开箱即用的场景化搜索服务，支持图像等数据的管理和搜索，提供多种通用预置场景的搜索能力，并支持低成本、高敏捷的定制化服务，为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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方案普适性差的缺点。 基于历史大数据的自我在线学习，能自适应新上线终端款型的漫游引导（终端款型新上线，操作系统迭代升级），及时性高，维护成本低。 功能介绍 您可以通过AI漫游查看如下信息： 首页卡片中展示了当前时间窗内AI漫游引导次数、终端画像数和终端厂商识别的统计信息。 首页列

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在固定收敛精度的情况下，要想算法优先满足收敛精度，迭代次数设置得尽量大。 迭代次数越大，算法运行时间越长。在固定迭代次数（即固定运行时间）的情况下，要想算法运行到设置的迭代次数，收敛精度设置得尽量小。 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 pagerank List 各节点的pagerank值，格式：

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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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当前样例数据用于生成分类类型的模型，请选择“classifier”。 目标列 数据的标签列。必填参数。设置为“reponse”。 最大迭代次数 AutoML任务中模型训练迭代次数上限。默认值为“5”。 优化指标 AutoML任务的模型优化指标，请根据实际情况选择。 验证数据集 模型验证数据集。 测试数据集

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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