二次封装接口（推荐） DBE_APPLICATION_INFO DBE_COMPRESSION DBE_FILE DBE_HEAT_MAP DBE_ILM DBE_ILM_ADMIN DBE_LOB DBE_MATCH DBE_OUTPUT DBE_RANDOM DBE_RAW DBE_SCHEDULER

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dedFor.dll”插件，从IIS 6 服务器 记录的访问日志中获取客户端真实的IP地址。 下载F5XForwardedFor模块。 根据您服务器的操作系统版本将“x86\Release”或者“x64\Release”目录中的“F5XForwardedFor.dll”文件复制至指定

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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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具体可参照.Net 官方文档的指引。 镜像上传 上传镜像 镜像上传需要使用镜像容器服务(SWR)，首先需要开通 容器镜像服务 (SWR)。开通及使用请参照容器 镜像服务 (SWR)。 获取 SWR 登录指令 获取登录指令请参照获取指令。 访问密钥即AK/SK（Access Key ID/Secret

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。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。

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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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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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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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设备下电和封装 前提条件 已经完成数据和签名文件的拷贝。 通过短信已经获取DeviceManager界面登录的用户名和密码。 操作步骤 长按前面板电源按钮超过5秒钟，电源灯会不断闪烁，直到灯熄灭下电完成。 Teleport设备下电 将电源线和网线拔出，装进Teleport箱子中。

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转封装/动图问题 媒体处理支持的转封装输入输出格式？ 媒体处理支持的转动图输入格式？ 为什么MP3转封装MP4失败？

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二次封装接口(推荐) DBE_LOB DBE_RANDOM DBE_OUTPUT DBE_RAW DBE_TASK DBE_SCHEDULER DBE_SQL DBE_FILE DBE_UTILITY DBE_SESSION DBE_MATCH DBE_APPLICATION_INFO

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二次封装接口（推荐） DBE_APPLICATION_INFO DBE_COMPRESSION DBE_FILE DBE_HEAT_MAP DBE_ILM DBE_ILM_ADMIN DBE_LOB DBE_MATCH DBE_OUTPUT DBE_PROFILER DBE_RANDOM

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二次封装接口(推荐) DBE_LOB DBE_RANDOM DBE_OUTPUT DBE_RAW DBE_TASK DBE_SCHEDULER DBE_SQL DBE_FILE DBE_UTILITY DBE_SESSION DBE_MATCH DBE_APPLICATION_INFO

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。 需要在开发技能时填写代码执行文件。 固件1.1.2及以后版本支持配置技能的Python依赖库。开发者在开发技能过程中，可根据自身需要配置技能的Python依赖库，详情请见配置技能的Python依赖库。 #!/usr/bin/python3 # skillframework 1

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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，支持云上、边缘、H CS 多种部署模式。 TICS 版本及规格说明 表1 TICS版本 版本 建议使用场景 企业版 满足企业级规模商用。 表2 TICS规格说明 规格 服务内容 联邦SQL分析 支持 横向联邦学习 支持 纵向联邦学习 支持

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最优算法模型实时调整网络运行配置，针对故障实施自动隔离与自动修复，大幅提升网络使用效率与维护效率。 X 模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网

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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 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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使用模型模板创建AI应用 相同功能的模型，配置信息重复率高，将相同功能的配置整合成一个通用的模板，通过使用该模板，可以方便快捷的导入模型创建AI应用，而不用编写config.json配置文件。简单来说，模板将AI引擎以及模型配置模板化，每种模板对应于1种具体的AI引擎及1种推理模式，借助模板，可以在ModelArts快速创建AI应用。

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在AI原生应用引擎工作台的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型微调流水线”。 在“模型微调流水线”页面右上角单击“创建任务”，进入“创建微调任务”页面。 参照表1配置基础信息、模型及数据。 表1 创建微调任务参数说明 参数名称 参数说明 基础信息 任务名称 自定义任务名称。支持英文、数字、中划线(-)、下划线(_)，

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