不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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字段搜索和not运算符配合使用时，还会匹配到不包含该字段的日志。 短语搜索不支持搭配模糊搜索。 短语搜索中的星号（*）和问号（?）会被视为普通字符，因此短语搜索不支持搭配模糊搜索，可以用来搜索日志中的星号（*）和问号（?）。 短语搜索不支持对分词符进行搜索。 例如搜索语句#"var/log"，其中 / 为分词符，搜索语句等同于#"var

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学生姓名 性别 学校 索引类型 选择“文本”。 选择“文本”。 选择“文本”。 分词方法 选择“普通分词”。 选择“不分词”。 选择“不分词”。 分词选项 选择“不涉及”。 选择“不涉及”。 选择“不涉及”。 作为过滤条件 选择“N”。 选择“Y”。 选择“Y”。 参与关键词搜索

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 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，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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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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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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箱区间包含大致相等的实例数量；等距分箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至少勾选一个无标签数据集特征才能进行模型训练。如果不勾选任何特征，会提示“选择两个数据集，一个有标签，一个无标签，且至少选择一个无标签方特征，才可启动训练。” 图7 特征选择 图8 查看特征分箱woe值

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'ate':9 'cat':3 'fat':2,11 'mat':7 'rat':12 'sat':4 通过以上例子可发现结果tsvector不包含词a、on或者it，rats变成rat，并且忽略标点符号-。 to_tsvector函数内部调用一个解析器，将文档的文本分解成token

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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expedited表示快速恢复对象，归档存储恢复耗时1~5 min，深度归档（受限公测）存储恢复约耗时3~5 h。 standard表示标准恢复对象，归档存储恢复耗时3~5 h，深度归档（受限公测）存储恢复约耗时5~12 h。 不设置该选项时，默认使用expedited模式。 versionId

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参数名称 参数类型 是否必选 描述 versionId String 否 参数解释： 待恢复归档或深度归档存储对象的版本号。 约束限制： 无 取值范围： 无 默认取值： 无，如果不设置则默认指定最新版本的对象。 请求消息头 该请求使用公共消息头，具体请参见表3。 请求消息元素 表1

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'ate':9 'cat':3 'fat':2,11 'mat':7 'rat':12 'sat':4 通过以上例子可发现结果tsvector不包含词a、on或者it，rats变成rat，并且忽略标点符号-。 to_tsvector函数内部调用一个解析器，将文档的文本分解成token

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 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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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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