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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异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ 实体管理 √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 √ √ 重量级深度学习 - √ 调用 问答机器人 √ √ 问答诊断 √ √ 运营面板 √ √ 高级设置 基本信息 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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验证跨区域网络的通信情况 登录 弹性云服务器 。 弹性 云服务器 有多种登录方法，具体请参见登录弹性云 服务器 。 本示例是通过管理控制台远程登录（VNC方式）。 在弹性云服务器的远程登录窗口，执行以下命令，验证网络互通情况。 执行以下命令，验证跨区域VPC网络互通情况。 ping 弹性云服务器IP地址

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在下拉列表中选择您想要查看的“实例名称”和“监控项”，可以查看该实例在对应采集器下的不同指标集下的应用监控数据。 您还可以根据需要执行以下操作： 单击列表中“调用次数”、“平均响应时间(ms)”、“错误数”等列的蓝色字体数值，可以查看默认20分钟内该通信协议的趋势图。 单击列表中“url

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A，那么子网1和子网2网络互通。 子网内实例网络默认不通：子网1内的E CS 01和ECS02关联安全组A，子网2内的ECS05和ECS06关联安全组B，那么安全组A和安全组B未添加放通规则时，不同安全组内的ECS网络不通，比如ECS01和ECS05网络不通。 子网关联不同网络ACL

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cp_[rw]mem) ，一般为4MB，表示netty的发送和接收的缓冲区大小。 “taskmanager.network.netty.transport”：默认为“nio”方式，表示netty的传输方式，有“nio”和“epoll”两种方式。 父主题： Flink性能调优

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务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付，不支持退订和变更，用户可以根据自身业务的实际情况购买；如因下单购买规格错误，可支持退订。 续费 本服务为一次性交付方式，需要续费。如有新的需求，可重新按需新下单购买。

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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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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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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 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。

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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系统的建设，改善教学手段与方法，实现线上教学空间和物理教学空间、课堂教学和课堂外教学环节的一体化。 方案架构 依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理

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门槛，让开发者快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果

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Online中使用TensorFlow和Jupyter 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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在ECC上配置NetEco通信参数 在ECC的Web界面设置NetEco通信参数后，ECC才能正常接入到NetEco上。 前提条件 已经获得ECC的IP地址、Web界面的登录用户名和密码。 已经获取NetEco服务器的IP地址。 操作步骤 在浏览器地址栏中输入“https://监控IP”（如：“https://192

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object 参数说明：节点ID是由一个全局唯一的地区ID和一个地区内部唯一的节点ID组成。 down_stream_node_id 是 NodeReferenceID object 参数说明：节点ID是由一个全局唯一的地区ID和一个地区内部唯一的节点ID组成。 reference_lane

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安全隧道业务交互流程 图1 安全隧道业务交互流程图 使用安全隧道通信协议接入的业务流程包含两部分：建立连接(图1的步骤1-6)和消息交互(图1的步骤7-14)。 建立连接：建立安全隧道连接分为两部分，即物联网平台（服务端）分别与应用端和设备端建立安全隧道连接，当两条连接都建立成功后，才具备

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OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

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