各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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地址国家iso代码 查询地址的地址国家iso代码。 CN 国家代码 查询地址的国家代码。 0 城市等级 查询地址的城市等级。 2 国家 查询地址所处的国家。 中国 距离 距离。 49 省级行政区 查询地址所处的省级行政区。 上海市 身份证编码 查询地址的身份证编码。 310106 街道编码

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设置图例的位置，支持设置为下方和上方。 色板 支持设置为系统或自定义。 数值设置 支持对数值的语境、单位、科学计数法、使用千分位分割符、小数位的设置。 表5 坐标轴参数 参数 说明 显示坐标轴 支持对坐标轴的坐标线和颜色的设置。 显示轴标签 支持对轴标签的文本和文本颜色的设置。 显示网格

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柱状图是使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较，用于描述分类数据，并统计每一个分类中的数量。 云日志服务（LTS）提供的柱状图，有垂直柱子和水平柱子，矩形块宽度一定，高度代表数值大小。有多列数据映射到Y轴时，采用分组柱状形式显示。 默认采用垂直柱子，您可以根据自己的需要进行选择。基本构成如下：

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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标题背景色：设置标题的背景颜色。 内边距：标题与组件框上下左右四个边界之间的距离，单位默认px。 标题偏移：组件标题与折柱图之间的偏移量。 背景 背景色：折柱图背景颜色。 边框：组件卡片边框设置，支持无边框、全边框和角边框三种样式。设置为全边框和角边框时，支持设置组件外圈边框的线型、圆角等。

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柱子宽度：柱子的宽度。 内边距：胶囊的外部边框和柱子之间的距离。 边框颜色：胶囊外部边框线的颜色。 边框宽度：胶囊外部边框的宽度。单位为px。 背景色：胶囊外部边框的填充色。 图2 柱子样式-水平胶囊柱图 边距 顶部：设置图表与图层顶部的间距，可以通过输入数值或单击调节。 底部：设

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数据类别（多为连续时间间隔）上的变化情况，用于直观分析数据变化趋势。在折线图中，可以清晰的观测到数据在某一个周期内的变化，主要反映在： 递增性或递减性 增减的速率情况 增减的规律（如周期变化） 峰值和谷值 所以，折线图是用于分析数据随时间变化趋势的最佳选择。同时，也可以绘制多条线

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出来的柱状图，每一个分类数据被圆弧平分，使用圆弧的半径长短表示数据的大小，相比于饼图来说有如下优点： 饼图适用于不超过10条的分类数据，南丁格尔玫瑰图则适用于分类较多的场景（10-30条数据）。 由于半径和面积是成平方的关系，南丁格尔玫瑰图放大了各个分类数据之间值的差异，尤其适合对比大小相近的数值。

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过网络ACL进行相应的访问控制策略。 网络ACL “NACL-DMZ-SAP-Router”关联生产环境相应子网，需严格控制互联网访问的入方向策略，限制特定外网网段能够访问特定的[IP]:[PORT]。 本节中提到的IP地址及端口号仅为示例，如公网IP不固定的场景，可根据业务需要

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保云基础架构的可用性。而云服务客户则需要负责保护自己的数据和应用程序，以及遵守相关的合规性要求。 具体而言，云服务提供商应该提供以下服务和功能： 建立和维护安全的基础设施，包括网络、 服务器 和存储设备等。 提供安全的底层基础平台，保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问

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对于由IDC发起的对开发测试环境的入方向策略，根据场景不同设置相应的访问控制策略。如AD服务器与保留系统，场景较为固定，应设置相应的策略，使其能够与云上特定[IP]:[PORT]互通。而对于End user，可限制能够访问的特定IP段与端口(业务端口)区间，以及22/3389等管理端口。

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出来的柱状图，每一个分类数据被圆弧平分，使用圆弧的半径长短表示数据的大小，相比于饼图来说有如下优点： 饼图适用于不超过10条的分类数据，南丁格尔玫瑰图则适用于分类较多的场景（10-30条数据）。 由于半径和面积是成平方的关系，南丁格尔玫瑰图放大了各个分类数据之间值的差异，尤其适合对比大小相近的数值。

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请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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单击“训练”，模型将在后台启动训练，模型的状态可以在历史版本列表中查看。 上线模型 创建好的模型，需要发布上线，才能生效。发布指定模型后，会替代当前的线上模型版本。 在模型管理页面，在需要上线的版本的操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 在“上线模型”对话框中，确认模型信息后，单击“确认”上线模型。

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在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 请您检查未标注图片的标注文件是否正确。如果标注框文件坐标超过图片，自动学习默认该图片未标注。 父主题： 数据标注

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