迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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创建结构化配置（不推荐） 功能介绍 该接口用于创建指定日志流下的结构化配置。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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API（推荐） 查询数据库引擎的版本 查询数据库规格 实例管理 备份管理 参数模板管理 配额管理 数据库代理 日志管理 标签管理 数据库用户管理 数据库管理 SQL限流 任务中心 智能诊断 HTAP-标准版

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API（推荐） 实例管理 逻辑库管理 账号管理 监控管理 会话管理 应用示例

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图3 基础信息 选择模式 自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2

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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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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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规格推荐 独享节点规格推荐 应用服务网格性能与集群控制面（Master）节点资源息息相关，请您根据您的业务需求，选择合适的独享节点规格，以提高应用服务网格的可用性。 QPS（每秒请求数）总数 0~20000 20000~60000 节点规格 8U16G 16U32G 其中QPS总

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WeLink 推荐 平台推送的知识内容统一归纳到WeLink推荐栏目，企业可以自由选择订阅平台推送内容，可以删除WeLink官方推荐的内容或选择订阅指定分类内容。 文章列表 企业管理员可删除WeLink官方推荐的内容。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。单击“WeLink推荐”>

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可用区ID。 score Integer 推荐分数。 请求示例 设置对 云服务器 资源供给的地域和规格推荐，vCPU范围为2~8，内存范围为4096 MiB~8192 MiB；推荐结果对每个可用区下的每个规格打分，推荐策略为成本策略，接受推荐的区域为“region1”。 POST h

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在推荐实例列表，勾选需要编辑的推荐实例，单击列表上方的“编辑”。 批量删除推荐实例 在推荐实例列表，勾选需要删除的推荐实例，单击列表上方的“删除”。 使推荐实例生效 在推荐实例列表，勾选一个或多个需要生效的推荐实例，单击列表上方的“生效”。 使推荐实例失效 在推荐实例列表，勾选一个或多个需要失效的推荐实例，单击列表上方的“失效”。

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API（推荐） 引擎版本和规格 磁盘管理 实例管理 参数配置 版本升级 备份恢复管理 日志管理 管理数据库和用户 标签管理 配额管理 任务管理 回收站 插件管理

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原因4：设备上配置了风暴控制的接口数超过推荐的阈值 设备上配置了风暴控制的接口数超过推荐的阈值，设备打印告警信息提示用户当前的配置已经超过推荐值。用户可以根据实际需求选择是否修改当前的配置。 原因5：设备上配置了sFlow功能的接口数超过推荐的阈值。 设备上配置了sFlow功能的接口数超过推荐的阈值，设备打

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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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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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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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推荐配套产品 在RR选择共部署的组网中，一般总部站点的CPE既是站点的网关，又要承担RR的职责，所以需要高性能的CPE设备。分支站点根据站点业务规模选择CPE。 本场景推荐的设备款型如表1所示。 表1 推荐款型 站点 设备款型 总部Hub站点/数据中心站点 AR6300（只支持单主控，不支持双主控）、AR6280。

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使用kubectl（推荐） kubectl配置指南 cci-iam-authenticator使用参考

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