DRS对比任务耗时预估 对象对比：根据源库查询性能，一般会在几分钟内返回结果，如果对象数据量特别巨大，对比时长可能达到几十分钟。 行数对比：使用select count方式，查询速度跟数据库性能相关。 内容对比：在数据库没有压力并且网络正常的情况下，对比速度大概是5M/s。 用户

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实例进行对比，并给出对比结果及详情，方便用户快速定位不一致的数据。 API：使用“数据服务管理 > 全量数据服务 > 系统管理API”下的“属性对比API”，进行 数据实例 间的关系（包含关系属性）差异对比。具体操作请参见全量数据服务。 本文指导您如何在应用运行态页面上对比数据实例。

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String 生成对比结果报告文件的状态： INIT：初始状态。 EXPORTING：对比结果导出中。 EXPORT_COMPLETE：对比结果导出完成。 EXPORT_COMMON_FAILED：对比结果导出失败。 report_remain_seconds Long 对比结果报告文件

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表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 对比任务ID。 type String 对比类型： object_comparison：对象对比。 lines：行对比。 account：用户对比。 start_time String 开始时间，UTC时间，例如：

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compare_type 否 String 对比任务类型： contents： 内容对比。 lines：行数对比。 random：抽样对比。 objects_comparison：对象对比。 compare_job_id 否 String 对比任务的ID，内容对比、抽样对比、行数对比场景必填。 请求参数

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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参数对比列表 在进行数据库迁移时，为了确保迁移成功后业务应用的使用不受影响， 数据复制服务 提供了参数对比功能帮助您进行源库和目标库参数一致性对比。 本章节针对不同的引擎版本，列举了常见的常规参数及性能参数，方便您在使用参数对比功能时进行参考。 MySQL 5.6版本 表1 MySQL5

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对比数据实例 功能介绍 通过此接口可以对比某个模型数据实例的不同版本的属性和关系。建议使用数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）新增的差异对比功能，即使用instance-attrs-comparison和instance-relation-comparis

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销售菜单新旧版对比 基于合作伙伴开展业务旅程，结合产品目标、用户需求，以及现有信息架构综合进行设计。将菜单根据主题相关性、逻辑性、一致性以及层次结构重新分类组合。从获客拉新—增长消费—业绩激励—持续运营逐步演进，易于扩展，确保可灵活兼容未来内容变动或增加，保证后续迭代周期内的架构稳定、有序。

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鼠标移动到待和当前版本比对的历史版本。 选择以下任意方式进入“版本对比”对话框，对比该历史版本和当前版本配置文件的差异。 直接对比：单击“对比”。 查看历史版本配置详情后对比：单击“查看”，查看该历史版本配置文件详情，单击“与当前版本对比”。 父主题： 配置管理

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创建对象级对比任务 功能介绍 创建对象级对比任务。 URI POST /v3/{project_id}/jobs/{job_id}/object/compare 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户在某一Region下的Project

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视频会议资源对比 您可以先了解会议服务销售套餐，根据企业典型应用场景，挑选合适的购买方案。 对比项 云会议室 会议并发 应用场景 周期性例行会议为主，且与会人数相对固定 企业人数多，开会灵活 销售模式 云会议室 云会议室+专业硬件+硬件接入账号 会议并发 会议并发+专业硬件+硬件接入账号

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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5893 0.8 11785 2947 下图为当Host方拥有不同数据量时，使用横向联邦对比己方独立训练的性能对比。 图1 Host方拥有不同数据量时，横向联邦对比对立训练的模型性能 结论为：使用横向联邦学习，在己方拥有不同数据量的情况下都可以显著提升模型性能。 父主题： 实验结果

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依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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