VS Code背景配置为豆沙绿 在VS Code的配置文件settings.json中添加如下参数 "workbench.colorTheme": "Atom One Light", "workbench.colorCustomizations": { "[Atom One

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大容量数据库背景介绍 随着处理数据量的日益增长和使用场景的多样化，数据库越来越多地面对容量大、数据多样化的场景。在过去数据库业界发展的20多年时间里，数据量从最初的MB、GB级逐渐发展到现在的TB级，在如此数据大规模、数据多样化的客观背景下，数据库管理系统（DBMS）在数据查询、

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哪些客户端支持虚拟背景？ 视频会议 客户端 操作系统要求 硬件要求 Windows Windows 10 详见“Windows哪些设备支持会中设置虚拟背景？” Mac macOS 10.12.1及以上版本 CPU：英特尔酷睿i5 四核以上；M1芯片 四核以上 Android Android

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大容量数据库背景介绍 随着处理数据量的日益增长和使用场景的多样化，数据库越来越多地面对容量大、数据多样化的场景。在过去数据库业界发展的20多年时间里，数据量从最初的MB、GB级数据量逐渐发展到现在的TB级数据量，在如此数据大规模、数据多样化的客观背景下，数据库管理系统（DBMS）

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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大容量数据库背景介绍 随着处理数据量的日益增长和使用场景的多样化，数据库越来越多地面对容量大、数据多样化的场景。在过去数据库业界发展的20多年时间里，数据量从最初的MB、GB级逐渐发展到现在的TB级，在如此数据大规模、数据多样化的客观背景下，数据库管理系统（DBMS）在数据查询、

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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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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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。 成

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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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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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Windows哪些设备支持会中设置虚拟背景？ Windows设备支持会中设置虚拟背景对设备硬件有一定要求，硬件配置满足以下要求即可： CPU处理器要求： 第六代智能英特尔酷睿™处理器及后续型号。 处理器型号可通过型号中的数字进行识别，例如处理器型号为：Inter(R) Core(TM)

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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。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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填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标准化：将数据转换为统一的格式或范围，特别是在处理数值型数据时（如归一化或标准化）。 去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。

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新增低光照增强、图像去雾和超分图像重建服务应用场景描述 添加应用场景描述，能够快速帮助用户了解到服务的功能特性，用户可以针对特定场景图像分析需求，使图像识别结果更加准确。 商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，

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