default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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磁盘在创建过程中出现错误。 删除 删除失败 磁盘在删除过程中出现错误。 不能进行任何操作 扩容失败 磁盘在扩容过程中出现错误。 删除 当磁盘状态为错误、删除失败、扩容失败，您可以参考出现错误或失败的磁盘该如何处理。

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域名 续费价格是多少？ 域名续费价格信息请参见价格计算器的“价格详情”页签。 图1 域名续费价格 父主题： 域名续费和赎回

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选择任务并进入任务详细页，点击视频进行播放。 右上角开关可控制自动播放，默认是否；如果为是，则按章节顺序自动播放视频，下方显示每个章节的名称、缩略图可点击播放。 图3 单个课程学习 课程的章节都学习完毕后，点击“确认完成课程”完成课程学习。 操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面

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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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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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Array of DatasetFeatureEntity objects 数据集特征列 label 否 String 标签列，最大长度100 epoch 否 Integer lr迭代数，最小值1 最小值：1 job_name 是 String 作业名称，最大长度128，名称不能以空白字符开头结尾、或者包含下列任何字符：\

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判断，直到满一天时删除，一般可能在1月11日或1月12日删除。 如果您在某天设置前缀为“log”的对象，转换为低频访问存储的时间设置为30天，转换为归档存储的时间设置为60天，过期删除的时间设置为100天，OBS将会在“log/clientlog.log”、“log/serverlog

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PC推荐配置是多少？ 推荐配置： CPU： Intel i7 四核 3.0GHZ及以上 内存： 8GB及以上 可用硬盘空间： 8GB及以上 父主题： 产品规格

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接口的并发是多少 人证核身 标准版（三要素）、人证核身证件版（二要素）默认并发为10qps。 父主题： API使用类

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SWR的配额是多少？ 容器镜像服务 对镜像数量没有配额限制，您可以根据需要上传镜像。 容器 镜像服务 对单个用户的组织数量限定了配额，如表1所示。如果您需要添加更多的组织，请提交工单申请。 表1 容器镜像服务配额 资源类型 配额 组织 5 父主题： 通用类

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子网的限额是多少？ 一个租户可以创建100个子网，如果无法满足实际需求，可以提工单申请扩容，提交工单请参考提交工单。 父主题： 虚拟私有云与子网类

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支持多少个Topic？ 不同实例规格支持的Topic个数不同，具体参见表1、表2和表3。 表1 实例规格说明（分布式消息服务RocketMQ版4.8.0） 资源规格 代理（个） 存储容量（GB/代理） 单个代理TPS 单个代理Topic数上限 单个代理消费组数上限 rocketmq

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域名赎回价格是多少？ 域名在注册、续费、转入等操作时的价格不同，具体价格请参考价格计算器的“价格详情”页签。 如图1所示。 图1 域名赎回价格 父主题： 域名续费和赎回

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感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程； 支持数据参与方、计算方的多种部署模式，包括云上（同Region、跨Region）、边缘节点、HCSO的部署模式；

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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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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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象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。

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典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握标签索引的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签，以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？ 用户信息表字段如下：

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