加载Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从集群中加载数据。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/impala_examples_data/目录下将employee_info.

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，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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创建加载任务 数据加载提供了不同物理存储之间的数据迁移功能。创建数据加载任务，配置源数据源和目标源信息即可进行数据在不同存储之间的迁移。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据加载”。 在“任务管理”界面，单击“创建任务”。 配置任务的基础信息，参数说明见如表1。

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什么是数据加载？ 数据加载提供简便、高效的数据加载能力，帮助用户完成多种数据源之间的数据迁移工作。 父主题： 数据加载

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证书加载错误 问题描述 看到此错误时，说明verifyPeer选项被设置为true，却没有配置证书，go-chassis默认为false，不会自己更改配置。 解决方案 如果本来并不打算配置证书的，说明是开发者在开发或者持续集成的某个环节中自行更改的，请仔细排查代码从提交到部署环节中，是谁打开的此选项。

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加载Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从集群中加载数据。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info表中

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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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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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页面加载失败 问题现象 CodeArts IDE Online页面加载失败。 原因分析 页面加载失败通常是由于网络连接不稳定或被拦截导致。 处理方法 检查浏览器网络连接是否正常。若无网络连接，请修复网络连接。刷新页面重试，若仍加载失败，请参照2继续排查处理。 如果电脑使用的是无线网络环境，请确保连接的稳定。

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在网络实例页面，单击“加载网络实例”。 在“加载网络实例”页面中，网络实例的账号类型分为同账号加载和跨账号加载。 如果需要加载的网络实例来自于创建云连接的账号，则使用同账号加载。 按照表1填写对应参数后，单击“确定”。 如果网络实例来自于其他用户，则使用跨账号加载。 按照表2填写对应参数后，单击“确定”。

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重新加载项目 如果您修改了项目的构建脚本（Gradle的build.gradle或Maven的pom.xml），例如添加了一个依赖项，您需要重新加载项目以使CodeArts IDE解析项目的结构。要执行此操作，请在资源管理器工具栏上单击Reload Project按钮()。 父主题：

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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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。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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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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