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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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： AIGC推理业务昇腾迁移指导

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月结95峰值计费产品 产品名称 产品介绍 内容分发网络 https://www.huaweicloud.com/product/cdn.html DDoS防护 https://www.huaweicloud.com/product/aad.html 对象存储服务 https://www

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增强型95计费 增强型95计费模式，只需支付少量保底带宽费用，即可享受多倍弹性峰值带宽，并在月底按多次去峰后的带宽峰值和实际使用时长收费。 约束与限制 使用增强型95计费需要满足以下前提条件： 用户等级大于等于V4 起售带宽大小300Mbit/s 适用计费项 增强型95计费在月底

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查询95计费资源用量 查询95计费资源用量汇总 查询95计费资源用量明细 父主题： 管理账单

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NVLink （GPU直通） 5120 15.7TFLOPS 单精度浮点计算 7.8TFLOPS 双精度浮点计算 125TFLOPS Tensor Core 深度学习加速 300GiB/s NVLINK 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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数值最高统计点，该点就是95峰值的计费点。 有效日：当天使用CDN消耗的流量大于0byte时，系统将这一天记为有效日。 每日带宽统计点：系统每5分钟统计1个带宽值，每日得到288个值。 CDN服务分区计费：中国大陆、中国大陆境外单独计费，申请开通月结95峰值带宽计费时，请确认您合同的生效区域。

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月结95峰值计费产品 产品名称 产品介绍 内容分发网络 https://www.huaweicloud.com/product/cdn.html DDoS防护 https://www.huaweicloud.com/product/aad.html 对象存储服务 https://www

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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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移过程的精度问题一般包括： loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和借助工具如何进行精度问题的定位。 精度调优总体思路

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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传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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使用量类型编码，当前仅支持： 95Peak：中国大陆月95峰值带宽_1024进制 95peak_1000：中国大陆月95峰值带宽_1000进制 95Peak_1000：中国大陆月95峰值带宽_1000进制（若查询1000进制的数据，需查询95peak_1000和95Peak_1000的数据，将响应值做聚合才是完整的数据）

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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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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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