SQL窗口介绍 数据管理服务DAS的SQL窗口可以非常便捷地执行各类SQL语句，同时支持以可视化的方式对数据库进行增、删、改、查等操作。 SQL窗口介绍 图1 SQL窗口 表1 功能介绍 功能 说明 执行SQL 用于执行SQL语句。 SQL操作主要针对数据库中的表与视图。 格式化

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分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history 示例 对于数据流MyTable中的c字段运行异常检测算法，当异常分大于0.8时输出异常。 1 2 3 4

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 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

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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获取窗口句柄信息 父主题： 投屏

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环境和终端窗口 除非将“python.terminal.activateEnvironment”设置设为“false”，否则当您右键单击一个文件并选择“运行Python文件”和使用“Python: 创建新终端”命令时，将会自动激活项目选择的环境。 请注意，从shell中启动CodeArts

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显示会议主窗口 showMeetingWindow 接口描述 当会议主窗口处于最小化或者被其他窗口覆盖时，使用该接口将会议主窗口拉到最上层。一般用于从会议列表中拉起正在进行的会议窗口。 注意事项 无 方法定义 HWM_SDK_AGENT_API hwmsdk::HwmErrCode

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显示设置窗口接口 接口功能 该接口用于显示设置窗口接口。 函数原型 showSettingWindow(showInfo: ShowSettingWindowInfo, onShowSettingWindowResult?: (ret: SDKERR, reason: string)

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维护窗口参数配置 RETENTION_TIME：评估与压缩记录的保留时长，单位天，默认值30。用户可根据自己存储容量自行调节。 EXECUTION_INTERVAL：评估任务的执行频率，单位分钟，默认值15。用户可根据自己维护窗口期间业务与资源情况调节。该参数与ABS_JOBLI

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感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history 示例 对于数据流MyTable中的c字段运行异常检测算法，当异常分大于0.8时输出异常。 1 2 3 4

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订阅窗口句柄通知 接口功能 收到该通知时，窗口句柄信息发生变更。 函数原型 setOnRenderWindowInfoListChangedCB(onRenderWindowInfoListChanged: (hwndInfo: HwndListInfo) => void): void

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分析窗口函数概览 DLI 所支持的分析窗口函数如分析窗口函数介绍所示。 表1 分析窗口函数介绍 函数 命令格式 返回值 功能简介 cume_dist cume_dist() DOUBLE 用于求累计分布，相当于求分区中大于等于或小于等于当前行的数据在分区中的占比。 first_value

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分析窗口函数概览 DLI所支持的分析窗口函数如分析窗口函数介绍所示。 表1 分析窗口函数介绍 函数 命令格式 返回值 功能简介 cume_dist cume_dist() DOUBLE 用于求累计分布，相当于求分区中大于等于或小于等于当前行的数据在分区中的占比。 first_value

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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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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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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择

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实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望

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节点权重的数量。具体介绍请参考统计信息展示。 图2 算法区 表2 算法区介绍 界面元素 说明 输入算法名称，快速查找对应的算法。 展开算法的参数配置区域。 运行算法。 算法的属性设置区域。每个算法的属性不同，详细信息请参考算法介绍。 图3 绘图区 表3 绘图区介绍 界面元素 说明

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