发送端 服务器 wal_keep_segments 参数说明：Xlog日志文件段数量。设置“pg_xlog”目录下保留事务日志文件的最小数目，备机通过获取主机的日志进行流复制。 参数类型：SIGHUP 取值范围：整型，2 ~ INT_MAX 默认值：128 设置建议： 当服务器开启

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理”页面单击“下载客户端”，下载全部服务的客户端。Beeline客户端不受此限制。 由于权限模型不兼容，使用HCatalog客户端创建的表，在HiveServer客户端中不能访问，但可以使用WebHCat客户端访问。 在普通模式下使用HCatalog客户端，系统将以当前登录操作系统用户来执行DDL命令。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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配置目标端数据信息 概述 本节主要提供数据集成任务目标端信息的配置说明。目标端信息用于告诉ROMA Connect如何将待集成的数据写入到目标端，包括数据源、数据存储信息等。对于不同的数据源类型，其目标端信息配置有所差异。 数据迁移过程中若目标端数据存在主键冲突，则根据主键自动更新数据。

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配置目标端数据信息 概述 本节主要提供数据集成任务目标端信息的配置说明。目标端信息用于告诉ROMA Connect如何将待集成的数据写入到目标端，包括数据源、数据存储信息等。对于不同的数据源类型，其目标端信息配置有所差异。 数据迁移过程中若目标端数据存在主键冲突，则根据主键自动更新数据。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。ModelArts支持将训练好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上，并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 在线服务 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将模型部署为一个Web

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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Studio-DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据

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Planiverse计划宇宙是一款以AI算法为基座的供应链端到端分析、分析与决策平台（支持Saas或私有化）。本平台不限行业，适用于例如食品饮料、美妆日化、鞋服、医药、制造等行业，覆盖供应链的需求计划、库存计划、补货计划、供应及生产计划、S&OP计划端到端全链条，依托于机器学习与运筹学算法的AI能力，集成算

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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，以及接入云上真实业务数据的调试。当进行AI应用开发时，开发者需要学习ModelBox框架的相关概念和接口，以便基于框架开发出更高性能的AI应用。 将应用发布到ModelArts模型管理 开发好的AI应用可以发布到ModelArts推理的AI应用管理，用户可以进一步在推理控制台界面上执行生产部署等操作。

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可以为目的端磁盘调整提供参考。 通过绑定目的端进行磁盘缩容 单击左侧导航栏的“设计>迁移方案设计”，进入迁移方案设计页面。 单击目的端规格配置框中的“目的端配置表”，进入目的端配置表页面。 在资源配置明细的主机页签，单击主机资源绑定目的端列的“去绑定”，弹出绑定目的端窗口。 选择

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中，训练数据比例的选择取决于许多因素，例如可用数据量、模型复杂度和数据的特征等。通常情况下，会选择较大的训练数据比例，以便训练出更准确的模型。一般来说，训练数据比例在70%到90%之间是比较常见的选择。 验证数据比例

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汇聚业内优秀软硬件办公产品，为政府、企业办公提供一站式数字化办公服务。 自主可控 端到端自主可控，芯片、OS、政务应用、终端全量支持自研。 安全可信 以可信文化为指导，以安全技术为保障，构筑芯-端-管-云全链路安全。 统一平台 桌面端、移动端融合，提供统一的办公环境，统一的接入认证平台。 开放生态 汇

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己的action和plugin。 图1 Volcano Scheduler工作流 Volcano Scheduler的工作流程如下： 客户端提交的Job被调度器识别到并缓存起来。 周期性开启会话，一个调度周期开始。 将没有被调度的Job发送到会话的待调度队列中。 遍历所有的待调度

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客户端SDK概述 工业数字模型驱动引擎软件开发工具包（iDME SDK，Industrial Digital Model Engine Software Development Kit）是对数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供的REST API进行封装

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将AI应用发布到ModelArts模型管理 AI应用开发并调试完成后，开发者可以将AI应用服务到ModelArts AI应用管理模块，然后在ModelArts的推理平台进行应用的生产部署。发布AI应用包含了应用打包、构建镜像和发布这三个步骤。 打包AI应用 构建镜像 发布和部署AI应用

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