创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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公共数据结构 列表查询参数（queryOption） 参数 是否必选 类型 说明 offset 否 Integer 查询的开始位置，取值范围为1～100000，必须与limit一起使用。 与limit同时缺省时，返回所有结果。该参数适用于所有查询列表的接口。 如果offset超过数据总条数，则结果返回空列表。

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公共数据结构 连接参数说明 源端作业参数说明 目的端作业参数说明 作业任务参数说明

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公共数据结构 校验信息说明 IdcardResult

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当回滚段使用的存储方式为页式： txn page所在文件组织结构： $node_dir/undo/{permanent|unlogged|temp}/$undo_zone_id.meta.$segno undo row所在文件组织结构： $node_dir/undo/{permanent

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Enhanced Toast存储结构 Enhanced Toast技术使用自链接的方式来处理元组间的依赖关系。线外存储表把超长数据按照2K分割成链表块，主表的Toast Pointer指向线外存储表的对应数据链表头。这样极大简化了主表与线外存储表间的映射关系，有效的提升了数据写入与查询的性能。

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模型包里面必须包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 模型配置文件：模型配置文件必须存在，文件名固定为“config.json”，有且只有一个，模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。

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基本消息结构体 推送消息给企业ISV平台时，各参数定义如下： 请求头header，当用户设置auth_key的值，会携带这两个请求头 字段名 类型 是否可为空 说明 X-Ivm-Timestamp Int64/long整型 不为空 UNIX时间戳，整形正数，固定长度10，1970

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文件组织结构 txn page所在文件组织结构： $GAUSS_HOME/undo/{permanent|unlogged|temp}/$undo_zone_id.meta.$segno undo row所在文件组织结构： $GAUSS_HOME/undo/{permanent|

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回滚表结构 数据库表初始化后，系统会修改表结构。如果需要恢复到原状态，需要进行回滚表结构。 场景：在数据库表进行初始化后，开始加密前，若需回退到原始状态需执行手动回滚表结构。 图1 初始化表 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录实例Web控制台。 在左侧导航栏中，选择“数据加密

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如何使用结构树 模型文件通常以树状结构呈现，即模型结构树。模型结构树包括根节点和子节点，根节点代表整个模型，子节点代表模型中的各个部分、组件或特征。通过展开与折叠节点，用户可以查看模型中对应节点的子节点信息；通过勾选或取消勾选节点，用户可以在“在线可视化区”自定义展示模型；通过选

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当回滚段使用的存储方式为页式： txn page所在文件组织结构： $node_dir/undo/{permanent|unlogged|temp}/$undo_zone_id.meta.$segno undo row所在文件组织结构： $node_dir/undo/{permanent

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文件组织结构 txn page所在文件组织结构： $GAUSS_HOME/undo/{permanent|unlogged|temp}/$undo_zone_id.meta.$segno undo row所在文件组织结构： $GAUSS_HOME/undo/{permanent|

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Enhanced Toast存储结构 Enhanced Toast技术使用自链接的方式来处理元组间的依赖关系。线外存储表把超长数据按照2K分割成链表块，主表的Toast Pointer指向线外存储表的对应数据链表头。这样极大简化了主表与线外存储表间的映射关系，有效的提升了数据写入与查询的性能。

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查询企业组织结构 功能介绍 企业主账号在自建平台查询企业组织结构。 接口约束 该接口只允许使用企业主账号AK/SK或者Token调用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v2/enterprises/multi-accounts/enterprise-organizations

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结构化数据 上传结构化数据 搜索结构化数据文件

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IaC代码结构介绍 单文件描述结构 单文件描述结构样例如下： ├── package.json # 包描述文件（必须） └── specs # 规格总目录（必须） ├── cn_dev_default

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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培训内容 培训内容 说明 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

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（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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