资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置，该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景，将企业的知识储备按一定依据（如：业务类型或职能等）划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径：

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场景分类 在场景分类页面自动化运维已定义了服务场景的类型，具体如下： 故障处理 日常巡检 软件部署 云服务场景 通用场景 父主题： 设置

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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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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创建文本分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。

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ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习，为资深级用户提供模板化开发能力

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创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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购买相同配置E CS 操作场景 对于已购买成功的 弹性云服务器 ，如需再次购买相同配置的，建议您使用“购买相同配置”功能，快速购买同一配置的弹性 云服务器 ，节省时间。 约束与限制 超大内存型弹性云 服务器 ，暂不支持使用“购买相同配置”功能。 操作步骤 登录控制台，进入弹性云服务器页面。 选

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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yter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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数据存储输出 算子简介 名称： 数据存储输出 功能说明： 数据输出到指定的数据存储。 约束：下游不允许接任何算子。 算子配置 基础配置项 算子名称： 配置项英文名：name 说明： 算子名称，对算子进行个性化的命名，以辅助增加可读性。支持中文、英文、数字、中划线、下划线，长度小于等于64个字符。

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查询execution输出 功能介绍 查询执行结果的输出。 URI GET /v1/executions/{execution_id}/outputs 请求消息 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 execution_id 是 String 执行结果ID，即创建execution接口返回值。

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获取项目输出 功能介绍 该接口用于查询项目的北向输出。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/north/progress/output?progressId={progressId}&type={type} 参数说明 参数名

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输出模块 构造一个用于输出的显示器 输出一帧图片 上传文件 上传缓冲区数据 发送消息 播放音频文件 示例-输出

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标准输出配置 通过添加指定采集容器标准输出标签，用户可以指定采集pod下的对应容器名的标准输出日志。用户在pod的yaml中spec:template:metadata:annotations:字段增加以下字段来实现指定要采集的容器名称。 kubernetes.AOM.log.stdout:

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ClickHouse输出 概述 “ClickHouse输出”算子，用于配置已生成的字段输出到ClickHouse表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：ClickHouse表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 数据库名 配置ClickHouse表所在的数据库

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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列

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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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