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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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智能客服和意见反馈 智能客服 单击左下角的“…”，点击客服图标，用户可与 WeLink 官方客服联系，快速寻求官方帮助。 问题反馈 如果您在体验的过程中有任何意见或建议，单击头像，在弹出菜单中，选择“帮助与反馈 > 问题反馈”，进入反馈，将您的想法传递给我们。 反馈时可在“选择日志上

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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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配置满意度反馈流程 流程编排中确定哪些业务需要反馈满意度。一般来说，闲聊型对话、辅助型对话、填槽对话和澄清对话时不需要进行满意度反馈的；而问答型回复、 知识图谱 信息回复和多轮对话最终回复需要满意度反馈。 系统预置的满意度流程如下所示： 在需要反馈的分支中，回复needFeedBac

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如何反馈奖品的收件地址？ 进入“账号中心 > 我的特权”页面，选择“我的奖品”页签，在“收件地址”区域可以新增或修改奖品的收件地址。 父主题： 其他

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神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用 介绍语言处理相关知识，传统

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多

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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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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。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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到了考试时间，单击【进入考试】按钮，弹出考试的详情页面，可以查看考试绍和相关资料信息。 我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，

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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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图3 结果详情 反馈可信度。 反馈可信度：指反馈告警结果是否准确。 单条告警反馈。单击“操作”列“反馈可信度”，在弹出窗口中确认反馈的告警信息的准确性，告警结果可信单击“准确”，告警结果与实际情况存在偏差单击“不准确”，如图4所示。 图4 告警可信度单条反馈 批量告警反馈。选中多条告

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任务反馈的附件可以在线编辑吗 只支持下载，不支持在线编辑、预览。 发布任务时上传的附件和反馈任务时上传的附件均只支持下载。 父主题： 事件管理

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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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图4 结果详情 反馈可信度。 反馈可信度：指反馈告警结果是否准确。 单条告警反馈。单击“操作”列“反馈可信度”，在弹出窗口中确认反馈的告警信息的准确性，告警结果可信单击“准确”，告警结果与实际情况存在偏差单击“不准确”，如图5所示。 图5 告警可信度单条反馈 批量告警反馈。选中多条告

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源库集合复合哈希分片键检查 MongoDB->DDS迁移、同步场景 表1 源库集合复合哈希分片键检查 预检查项 源库集合复合哈希分片键检查。 描述 源库存在复合哈希分片键的集合。 不通过提示及处理建议 不通过原因：已选集合存在复合哈希分片键. 处理建议：请取消选择上述不支持的集合。

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