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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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介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。

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代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题： Java

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生成toString() 使用此Source Action生成返回类的字符串表示形式的toString()方法。在Generate toString()对话框中，选择要在生成的toString()方法中返回的字段。 父主题： 代码生成

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增加故事的复杂性和深度。大模型会基于提示语所提供的信息，生成对应的文本或者图片。 测试提示语 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”。 在资产中心页面，选择“提示语模板”页签。 将鼠标光标移至提示语模板卡片上，单击“测试”，进入模型调测页面。 在调测文本对话类型模型时，将

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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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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

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在“关系标注”状态下，先单击一段已标注文本，再选中另一段已标注文本，即可建立两段标注文本之前的关系。 图5 关系标注 鼠标右键单击关系类别标签，打开类别弹窗，修改关系类别。 图6 编辑关系标注类别 删除关系。 在关系列表，单击目标关系后面的，即可删除当前关系，文本标注模板工具中的关系同步删除。

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文本审核 文本 内容审核 （V3） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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文本搜索类型 GaussDB (DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

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在配置中，设置组件的文本、段落和文本滚动方向。 图4 文本编辑配置 文本设置 文本内容：请输入文本内容，您也可以从后台数据中获取文本内容，详情请参见从数据中获取文本内容。 字体：设置文本字体、大小和颜色等。 文本装饰：为文本添加下划线、删除线和上划线。 段落设置 内容对齐方式：文本内容为多行

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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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代码生成 功能 通过 DevStar 模板生成代码。 语法 hcloud DevStar <operation> --cli-region="cn-north-1" --param1=value1 --param2=value2 ... 其中 “operation”可选内容如下：

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生成考试 添加试卷 关联课程 发布考试 创建副本 预览考试 撤回考试 父主题： 考试列表

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Array[String] 根据文本请求体，返回生成的诗歌。 error_code String 调用失败时的错误码，具体参见错误码。 调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 请求示例（生成标题为春色，类型为七言律诗的藏头诗）

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代码生成 CodeArts Repo模板生成代码 Devstar 模板生成代码 查询任务详情 下载模板产物 父主题： API

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分子生成 分子生成基于盘古药物分子大模型，对初始数据集进行采样，多目标、多方向的快速生成新颖且与靶点蛋白亲和力高的化合物。 单击“分子生成”功能卡片，进入配置页面。 输入初始数据集，有两种输入方式： 选择文件：支持SDF、MOL2、PDB、SMI格式文件；小分子支持10-1000

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