Manager的用户名和密码。从HDFS导出目录时，如果需要创建快照，这里配置的用户需要HDFS系统的管理员权限。 如果要创建 MRS 安全集群的数据连接，不能使用admin用户。因为admin用户是默认的管理页面用户，这个用户无法作为安全集群的认证用户来使用。您可以创建一个新的MRS用户

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PRIVILEGES; PostgreSQL数据库需要修改预写日志的策略。 连接PostgreSQL数据库的用户需要具有replication权限和对数据库的create权限，对表要有owner权限。 CDL不支持抓取表名包含“$”或者中文等特殊字符的表。 PostgreSQL数据库需要有修改“st

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BYTES_WRITTEN：表示写入的字节数。 BYTES_READ：表示读取的字节数。 TOTAL_FILES：表示总文件数。 FILES_WRITTEN：表示写入的文件数。 FILES_READ：表示读取的文件数。 ROWS_WRITTEN：表示写入成功的行数。 ROWS_READ：表示读取成功的行数。 父主题：

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数据集成任务管理 查看数据集成任务 导入导出数据集成任务 附录：QuartZ Cron表达式配置说明 父主题： 数据集成指导

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查询所有可用区 查询 CDM 集群的所有可用区。 cdm_common 查询支持的版本 查询CDM集群支持的版本。 cdm_c 查询版本规格 按版本ID查询所有兼容规格。 cdm_common 查询规格详情 查询指定规格ID的规格详情。 cdm_common 查询所有集群的企业项目ID 查询当前项目下的所有集群的企业项目ID。

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，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 文件名规范：不能有+、空格、制表符。

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description

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适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极

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示例场景说明 本实践通过 DataArts Studio 服务的数据集成CDM组件、数据开发DLF组件和 数据仓库 服务（DWS）对电影评分原始数据进行分析，输出评分最高和最活跃Top10电影。您可以学习到数据集成模块的数据迁移和数据开发模块的脚本开发、作业开发、作业调度等功能，以及DWS SQL基本语法。

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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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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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即epoch，数据迭代计算的次数。 训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。 重试 开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套

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预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台

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集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于

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介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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数据集成开发指导 开发说明 连接器RESTful接口规范 自定义数据源开发示例（定时任务） 自定义数据源开发示例（实时任务）

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否则会导致集成任务运行失败。 任务列表中的“开始调度时间”为已创建且未启动的定时任务调度计划的开始生效时间。 已启动的任务，如果需要进行其他操作，例如修改等，需要先停止任务才可进行相关操作。 启动任务 登录ROMA Connect控制台，在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”，进入实例控制台。

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集团应用与数据集成 集团企业完成子公司与集团总部之间、集团与外部合作伙伴之间的集成面临这些瓶颈： 地域差异 集团总部和集团子公司、合作伙伴所处的地域不同，时区不同，降低了数据的时效性和可靠性。 云服务差异 集团总部和集团子公司、合作伙伴使用的云服务不一样，调用不同的云服务存在困难。

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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