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执行动作 创建执行动作步骤如下： 点击连接器名称，跳转到连接器详情页面，点击“执行动作” 点击“创建执行动作” 输入“执行动作名称”，“接口路径”，并点“下一步”，接口路径目前只支持GET和POST两种方式 根据API入参结构，点击“添加子节点”配置API入参的key值，类型和名称，配置完成后，点“下一步”

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组件响应动作实现 组件除了可以作为事件的触发器，还可以处理事件的响应动作，在响应动作中选择组件响应，就可以选择对应的组件响应动作，数据刷新、获取当前输入框值等都是组件的自定义响应动作。本章节将向您介绍，如何实现组件响应动作。 注册动作 图1 响应动作 /** * 文件global_SelectWidget

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最大长度：32 data ActionInfo object 剧本流程动作信息 表6 ActionInfo 参数 参数类型 描述 id String 剧本流程动作ID 最小长度：32 最大长度：64 name String 流程动作名称 最小长度：0 最大长度：1024 description

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据，预测结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址，预测步骤如下： 选择“He

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在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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database_id 是 String 自动作业依赖的数据库ID 最小长度：1 最大长度：128 database_column 是 String 自动作业状态更新列 最小长度：1 最大长度：55 database_column_type 否 String 自动作业状态更新列的类型，不填默认为EXISTED

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database_id 是 String 自动作业依赖的数据库ID 最小长度：1 最大长度：128 database_column 是 String 自动作业状态更新列 最小长度：1 最大长度：55 database_column_type 否 String 自动作业状态更新列的类型，不填默认为EXISTED

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批量更新规则动作 功能介绍 批量更新规则动作 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/acl-rule/action 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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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Galler

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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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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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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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