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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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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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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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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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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工程结构 工程的主要目录结构如下： 图1 工程目录结构 Main.java 为函数的主入口，在main函数中需要配置三个参数：1.访问的函数名称 2.登录用户账户 3.登录用户密码 如图 args = new String[] {"WEB_CallSiteAPI","api","Change_Me"}，

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树形结构 刷新树形节点 获取根节点 获取所有父节点 获取父节点 获取子节点 批量移除实例的子节点 批量添加实例的子节点 父主题： 数据建模引擎

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基本结构 结构 PL/SQL块中可以包含子块，子块可以位于PL/SQL中任何部分。PL/SQL块的结构如下： 声明部分：声明PL/SQL用到的变量，类型及游标，以及局部的存储过程和函数。 DECLARE 不涉及变量声明时声明部分可以没有。 对匿名块来说，没有变量声明部分时，可以省去DECLARE关键字。

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基本结构 结构 PL/SQL块中可以包含子块，子块可以位于PL/SQL中任何部分。PL/SQL块的结构如下： 声明部分：声明PL/SQL用到的变量、类型、游标以及局部的存储过程和函数。 DECLARE 不涉及变量声明时声明部分可以没有。 对匿名块来说，没有变量声明部分时，可以省去DECLARE关键字。

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基本结构 结构 PL/SQL块中可以包含子块，子块可以位于PL/SQL中任何部分。PL/SQL块的结构如下： 声明部分：声明PL/SQL用到的变量、类型、游标、局部的存储过程和函数。 DECLARE 不涉及变量声明时声明部分可以没有。 对匿名块来说，没有变量声明部分时，可以省去DECLARE关键字。

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合约结构 AssemblyScript语言合约主要包括index.ts和contract.ts两个文件，其中index.ts为开发智能合约文件(contract.ts)依赖的合约SDK，合约涉及的业务相关开发仅在contract.ts文件，智能合约文件contract.ts需要根据实际业务进行开发。

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配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、

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如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、

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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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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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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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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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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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