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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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。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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开启后，降低左右偏转50度以上，或者模糊的目标抓拍数量。 目标抓拍角度 根据实际需要选择是否开启。 目标抓拍左右角度（度） “目标抓拍角度”开启时可进行配置。 目标抓拍上下角度（度） 重复目标 目标相似度阈值（%） 重复目标过滤时长（秒） 目标和目标整体共用全景图 开启后，传送目标图片和目标整体图片时，摄像机仅传送一张整个画面的抓拍图片。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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建设目标 中试中心的建设目标如下图所示。 图1 中试中心建设任务目标规划图 中试验证中心主要包括三大专题分别是5G试制工厂、测试平台以及体验中心。 5G试制工厂建设目标 5G试制工厂建设5G全互联工厂网络、装备制造工艺试制区以及3C电子制造区。 5G全互联工厂网络建设目标是打通工

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事件目标 事件目标是事件的处理终端，负责消费事件。 事件网格支持的事件目标如下： 云服务事件目标：已对接事件网格的华为云服务。 自定义事件目标：您自定义的处理事件的服务。

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Webhook的url，需支持tls1.2协议和安全的加密算法。 创建WEBHOOK目标连接 在创建目标连接前，您需要具备VPC的服务权限。 登录事件网格控制台。 在左侧导航栏选择“网络管理>目标连接”，进入“目标连接”页面。 单击“创建目标连接”，弹出“创建目标连接”对话框。 首次创建目标连接时，系统会自动弹出创

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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目标读者 管理员： 主要负责租户环境下其他用户角色的配置，以及查看各企业项目的进度及数据等。多为项目总负责人使用该身份账号。 运营人员：主要负责企业诊断项目的项目跟踪及审核，具有企业创建、分配咨询师、问卷及报告质量审核、现场汇报、方案推荐及项目评价的功能。多为企业诊断项目的项目经理使用该身份账号。

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目标智能 目标抓拍 口罩告警 目标统计 父主题： 智能配置

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事件目标 路由到 函数工作流 路由到分布式消息服务Kafka版 路由到 对象存储服务 OBS 父主题： 事件流

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目标仓库 添加目标仓库 登录 容器镜像服务 控制台，单击左侧菜单栏“企业版”，然后单击仓库名称进入仓库详情页面。 在左侧导航栏选择“镜像同步 > 目标仓库”。 在右上角单击“添加目标仓库”。 表1 参数说明 参数名称 说明 示例 仓库名 目标仓库名称。 remote-registry

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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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面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1

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感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择

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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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