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应用场景
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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、
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产品优势
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做为基础，保证资源充足，无需排队。为生物测序行业量身定做的业务流程，更贴近您的业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用的秒级弹性伸缩能力，在流量突增时能快速弹性扩容，保障业务的连续性和高稳定性。当前支持按性能、时间、周期的弹性伸缩策略，您可以自由组合策略以应变业务峰值突发变化。
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概要
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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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准备工作
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，打开该文件后会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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路网数字化服务-成长地图
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5G消息 Message over 5G
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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍
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ISDP
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了目标，目标管理的配置请参见管理目标（可选）。 在配置活动关联目标时，请保证活动和目标的工作量单位一致，防止影响后续工作量卷积。 目标中不拆分工作量的单位是扩展展示字段中“基础字段”的“目标值”；拆分工作量的单位是“拆分工作量”下的“总工作量”。 活动中工作量的单位是扩展展示字段中“基础字段”的“计划工作量”。
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提交排序任务API
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阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更
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公网发现与采集
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只有所有采集源状态为成功且采集方式为API的采集项和采集状态为成功的数据源，才可以使用重新采集功能；采集失败的数据源和包含采集失败数据源的采集项无法使用重新采集功能，需要删除失败的数据源后通过“新增数据源”进行重新采集。 在任务列表页面，单击采集任务操作列的“查看”，进入任务详情页面。 选择需要重新采集的数据源，
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排序策略
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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0
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计费说明
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对业务场景为极特殊的复杂场景的起因或政府单位进行需求调研分析，简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天
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StreamingML
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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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管理计划（可选）
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在配置活动关联目标时，请保证活动和目标的工作量单位一致，防止影响后续工作量卷积。 目标中不拆分工作量的单位是扩展展示字段中“基础字段”的“目标值”；拆分工作量的单位是“拆分工作量”下的“总工作量”。 活动中工作量的单位是扩展展示字段中“基础字段”的“计划工作量”。 活动可以关联里程碑的前提是：支持“
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公网发现与采集
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只有所有采集源状态为成功且采集方式为API的采集项和采集状态为成功的数据源，才可以使用重新采集功能；采集失败的数据源和包含采集失败数据源的采集项无法使用重新采集功能，需要删除失败的数据源后通过“新增数据源”进行重新采集。 在任务列表页面，单击采集任务操作列的“查看”，进入任务详情页面。 选择需要重新采集的数据源，
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创建纵向联邦学习作业
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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。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。
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方案概述
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什么是OptVerse
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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application
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GPU加速型
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概述
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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍
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自动学习
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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需
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排序策略-离线排序模型
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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0
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