横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上

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功能调用次数：合成路径规划目前是一个运行成功得作业消耗一次功能调用次数。 图1 分子合成路径 引用外部桶时，需要确保所引用的数据不超过45层级的目录。 单击“提交”。可在作业中心查看该作业的运行情况。 运行完成后，可在作业中心单击该作业查看输出结果，输出结果缩略图。 图2 查看运行结果（1）

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可以批量处理隐藏手机号吗？ 可以。管理员登录管理后台，点击设置>通讯录设置>编辑，在成员基本信息下去掉勾选手机号码，企业成员的手机号码将不会在个人详情页显示。 父主题： 通讯录

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摄像机画面显示与隐藏 接口名称 WEB_SetCameraViewStatusAPI(后续废弃) 功能描述 显示或隐藏指定输入口摄像机画面。 应用场景 用于在控制摄像机时，是否显示对应的画面 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetCameraViewStatusAPI

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自定义隐藏外部标签 默认情况下与会者列表中外部企业人员、匿名入会人员将呈现”外部“标签 在OpenSDKConfig中可配置是否隐藏外部标签 使用场景 对于不想展示“外部”标签的应用，可以自定义隐藏 注意事项 1.SDK初始化的时候必须传入这个配置sdkConfig才会生效 示例代码

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在“商品规格”区域，单击规格行右侧的隐藏按钮。 单击隐藏按钮后，页面弹窗“确定要隐藏销售该规格吗？”，单击“确认”。 商品隐藏规格如需转为公开销售，需要点击隐藏按钮，确认公开销售该规格。 点击商品修改页面最下方的“提交”按钮，审核通过后，商品规格隐藏完成。 父主题： 通用商品管理

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每阶特征交互所选择的group数量，数量需对应最大交互阶数。默认10,60,80。 特征交互层惩罚项系数 特征交互层输出值的惩罚项系数，用来防止过拟合。默认0.0001,0.0001,0.0001。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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训练epoch数 优化算法在完整训练数据集上的工作轮数。 lr_scheduler_type 学习率调度方法 调整学习率的方法，用于在模型训练时动态调整学习率。 target_modules LoRA微调层 LoRA微调的layer名关键字。 baichuan系列：down_proj,gate_proj

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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多种识别模式 支持多种 实时语音识别 模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据

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增加了网络传输开销和证书的校验时长。四层到的CA结构如图 四层到七层的CA结构所示。 从属CA的路径深度，即当前CA可以签发下级CA的层次数量，用于控制证书链深度。 图1 单层CA结构 图2 两层CA结构 图3 三层CA结构 图4 四层到七层的CA结构 父主题： 私有CA管理最佳实践

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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