深度学习缺失数据填充_什么是OptVerse-华为云

什么是OptVerse

什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。使用要求 OptVerse以开放API（Application

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增加的数据，如何在自动学习项目中查看？

中选择“自动学习”。在自动学习项目列表中，您可以查看到项目对应的“数据源”，单击此处链接，可直接跳转至创建项目时选择或者创建的数据集。针对“预测分析”项目，其数据源指定的是一个OBS路径，并非数据集。其他类型的自动学习项目，其数据源为一个数据集。图1 查看数据存储路径将新增数据上传至OBS

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自动学习训练作业失败

数字字符组成。训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。确保指定标签列的取值至少有两个且无数据缺失，除标签列外数据集中至少还应包含两个有

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可信分布式身份服务 TDIS

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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功能介绍

支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。图10 数据均衡性分析图11 共享样本数据库管理全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开

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AI开发基本流程介绍

的。准备数据数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。

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模型训练

优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达

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IAM 身份中心

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路网数字化服务-成长地图

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5G消息 Message over 5G

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产品优势

基于文件的权限管理。高性能性能基于软硬件一体化的深度垂直优化。大数据开源版本性能。跨源分析支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。

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如何做课程学习？

如何做课程学习？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

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新建联邦学习作业

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

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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Windows迁移后无法启动，KVM驱动或注册表缺失

Windows迁移后无法启动，KVM驱动或注册表缺失问题描述 Windows迁移完成后，目的端无法启动，采用安全模式也无法启动。问题分析该问题可能是因为KVM驱动或KVM相关注册表缺失导致的。解决方案方案一下发一台同区域、同可用区的临时服务器，将目的端系统盘挂载到临时服务器。

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城管事件-动态视角井盖缺失检测

城管事件-动态视角井盖缺失检测输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例： { "stream_id": "002", "event_type": 2031616,

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方案概述

通过本方案实现的业务效果打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、扬尘源、工

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StreamingML

StreamingML 异常检测时间序列预测实时聚类深度学习模型预测父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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产品概述

邀请云租户作为数据提供方，动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。数据融合分析支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析, 各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。计算节点数据参与方使用数

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准备数据

训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。如果某一列的取值只有一种，会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。标

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创建纵向联邦学习作业

和“回归”两种任务类型。图2 新建作业在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置

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