TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 用主账号给子账号配置ModelArts所使用的OBS桶的ACL权限即可。 父主题： 模型训练

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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练

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即时输出识别结果 连续识别语音流内容，即时输出结果，并可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测 对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。

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自动录制 启动自动录制 停止自动录制 父主题： 服务端API参考

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自动补全 KooCLI开启自动补全后，在输入命令时使用“Tab”键，会根据已有命令提示其待补全的内容。 开启自动补全功能： hcloud auto-complete on hcloud auto-complete on 开启成功!自动补全仅支持bash,若未生效请执行`bash`命令

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on表示开启数据库自动清理进程。 off表示关闭数据库自动清理进程。 默认值：on 如系统在故障恢复后，需具备自动清理两阶段事务的功能，请将autovacuum设置为on。 当设置autovacuum为on，autovacuum_max_workers为0时，表示系统不会自动进行auto

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放弃本次自动升级，请在页面手动取消升级计划。手动取消升级计划仅取消本次升级，并不会关闭自动升级能力，下个周期仍然会安排自动升级。 自动升级前三天每天自动进行一次升级前检查，检查失败会发送事件，建议您配置应用运维服务告警规则进行邮件或短信通知，失败后请您及时处理，保证自动升级成功。

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自动转发 用户可添加自动转发的邮箱，默认所有转发的邮件都将保存在原邮箱中。添加后，该邮箱收到的邮件都会自动转到设定的自动转发邮箱中，至多可添加15个自动转发邮箱地址。 成功添加后，1小时内原邮箱会收到设定了自动转发通知邮件，如下所示： 设定的自动转发邮箱会收到原邮箱的邮件内容，且注明是由原邮箱转发的邮件：

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自动导入 如果您使用非导入符号，CodeArts IDE会帮助您添加相应的导入语句。此外，CodeArts IDE可以重新组织和验证代码中的导入。 添加导入 导入排序 父主题： 代码编辑

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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参数说明：控制是否启动数据库自动清理进程（autovacuum）。自动清理进程运行的前提是将track_counts设置为on。 参数类型：SIGHUP 取值范围：布尔型 on表示开启数据库自动清理进程。 off表示关闭数据库自动清理进程。 默认值：on 如系统在故障恢复后，需具备自动清理两阶段事

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 系统自动清理线程（autovacuum）包含VACUUM和ANALYZE两个过程。两次autovacuum的执行间隔时间为参数auto

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自动编号 自动编号用于为每一条记录自动生成一个自定义格式的编号。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“自动编号”组件至表单设计区域，如图1。 图1 自动编号 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 编号模式：选择编号模式，如默认或自定义。默认格式为从1开始的递增序号，例如1

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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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推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。

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分析服务。 决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 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

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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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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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