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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SIBLINGS BY] [GROUP BY] 参数说明 level：伪列用于返回查询的层次。 START WITH：用于指定层次关系，即查询的根行。 CONNECT BY：用来指定父行和子行的关系。 PRIOR：用于指定哪一个是父级别。 ORDER SIBLINGS BY：指定同一层级之间的排列顺序。

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SIBLINGS BY] [GROUP BY] 参数说明 level：伪列用于返回查询的层次。 START WITH：用于指定层次关系，即查询的根行。 CONNECT BY：用来指定父行和子行的关系。 PRIOR：用于指定哪一个是父级别。 ORDER SIBLINGS BY：指定同一层级之间的排列顺序。

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类型层次结构 “类型层次结构”视图显示了继承关系，允许您查看选定类的父类和子类。要打开该视图，请在右侧的“活动栏”中单击“类型层次结构”。 右键单击一个类型，选择“显示类型层次结构”，或按下 “Ctrl+H”（IDEA快捷键）。 使用“类型层次结构”视图工具栏按钮，可以切换查看子类、父类或一起查看。

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在数据编辑页面，单击“更多 > 新建层次结构”。 输入“名称”，选择相关的维度，单击“确认”。 图1 新建层次结构 保存配置后，数据集中会将该层次结构增加为维度字段，并按照配置将分组名称填入该列中，在后续的图表制作中即可使用该层次结构绘制图表。 图2 新建层次结构 父主题： 数据建模

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR/VA

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用如下函数返回连接路径中的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR、VA

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR/VA

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR、VA

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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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根CA用于签发二级从属CA，二级CA（路径深度可设置范围为：5≥路径深度≥2）再向下签发三级从属CA，三级CA（路径深度可设置范围为：4≥路径深度≥1）再向下签发四级从属CA（路径深度可设置范围为：3≥路径深度≥0），以此类推，最后一级负责签发私有证书。 此类结构使用较少。 虽然深层次的结构能使得CA层次更加的细

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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Prop，可以调整学习率。取值范围：(0,1)。 权重衰减系数 通过在损失函数中加入与模型权重大小相关的惩罚项，鼓励模型保持较小的权重，防止过拟合或模型过于复杂，取值需≥0。 学习率 学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要： 如果学习率过大，模型可能无法收敛。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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