推荐配置（可选） 成功添加加速 域名 以后，您可以根据业务需要配置缓存规则、智能压缩、安全加速等，提高缓存命中率、优化加速效果、提升安全性。 提高缓存命中率、优化加速效果 使用场景 配置项 说明 缓存命中率低、加速效果不明显 配置缓存规则 合理配置不同资源的缓存过期时间和优先级，能有

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删除应用 （推荐） 功能介绍 根据应用id删除应用。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/applications/{app_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 是 String 参数解释： 应用id。 约束限制： 不涉及。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分

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多数企业都不具备AI开发能力。 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

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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如何获得开发者认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，在线实验，相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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在电脑端查看许可单 操作步骤（电脑端） 登录ISDP系统，选择“安全管理->许可管理->许可列表”并进入。 左侧树状态选择某个“许可业务状态”，右侧显示该状态下的许可单列表 许可状态由用户在创建许可场景时自行定义。 图1 许可列表 表1 许可列表字段 列字段 字段说明 许可名称 许可创建时录入的名称

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，必

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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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Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师：AI全流程开发 体验AI全流程开发 免费体验 ModelArts 免费体验自动学习 自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型

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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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图页面。 如果用户开发的高级页面用于多种设备，推荐使用具有响应式布局的流式布局进行高级页面开发。 如果用户仅开发了电脑端高级页面，在移动端也可加载显示，但由于分辨率差别较大，可能会出现效果不佳的情况。所以，开发显示在电脑端和移动端设备的高级页面时，推荐用户对电脑端和移动端视图分别

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objects 推荐词列表 数组长度：0 - 65535 total_count Integer 推荐词总数 最小值：0 最大值：2147483647 表4 RecommendWord 参数 参数类型 描述 recommend_word_id String 推荐词Id 最小长度：0

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客体的id列表，非必选项。有下面两种场景使用： 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待

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关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是关联推荐，则需要配置“物品项”，即推荐与物

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用户推荐平台 用户推荐平台简介 本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础，使用高效、准确的用户推荐模型，建设消费者数据中心并建立人群画像，挖掘用户行为数据，驱动业务决策实现智能化全场景营销体验，助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现

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