供应链管理： 供应商的管理全靠链主“盯”，不可控且人手不足；发生质量问题后，链主埋单，无法有效追溯 供应商的质量数据、结果都线下产生，易篡改，真实性无法保障 没有客观的供应商质量能力评估平台，无法进行科学的管理 供应链效率、敏捷性低，竞争力不足 通过本方案实现的业务效果： 以上下游

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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“课程学习记录”筛选项 筛选项 说明 课程名称 具体的课程名称，支持模糊搜索 课程编号 具体的课程编号，支持模糊搜索 课程类别 已配置好的课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户的组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮，弹出导出提示框（如下图），点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容

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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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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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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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自学奖励：可设置学分奖励完成学习的学员 课程评论：可关闭课程评论，关闭后学员无法对课程发布评论，该功能对外链模式的图文课不可用 课件下载：可允许学员下载课程中的课件，，该功能对外链模式的图文课不可用 课程完成要求：可设置学完全部/任意课件，即判定课程完成 进度同步：开启同步后；在其它途径的学习进度会根

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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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开发者认证课程学习的形式是什么样的？ 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟

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生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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您在使用 5G消息服务 时，可能遇到的问题，这里都会为您解答 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能 问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 我们为您提供7*24小时保驾护航服务，您可通过工单、热线电话等方式求助。 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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说明： 跳过的任务数也会记录到成功的任务数中。 Warning count 执行完成但包含警告的任务数。 说明： 产生警告的任务可能是失败的也可能是成功的，需要根据成功或失败的结果清单进一步判断。 产生警告的任务数与成功/失败任务数是相互独立的，总任务数仍是成功的任务数+失败的任务数。

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有大量的经验，能够帮助企业实现智能化转型。 丰富的行业经验 团队基于大量的行业交付经验，具备处理各种复杂业务场景的经验和能力，能帮助企业实现AI能力的需求，达到满意的效果。 多样的解决方案 团队拥有多年的实战经验，沉淀了丰富的可落地解决方案和工具，能够针对各种场景交付成熟的AI算法、模型或者界面。

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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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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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什么是OptVerse 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。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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定至DGW连接的传播上。 创建路由策略，路由策略中包含两个策略节点。 本示例中，路由策略的总体规划说明，请参见表5。 创建路由策略，具体方法请参见创建路由策略。 分别将路由策略绑定至两个DGW连接上，将ER通过DGW连接学习的BGP路由形成等价路由。 为DGW连接的传播绑定路由策

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