中软国际数据治理专业服务解决方案实践

自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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当数据联动符合筛选条件的数据为多条时，按时间排序，取最新的一条数据。 图3 设置数字输入框数据联动 输入框最小值：输入数字的最小值。 输入框最大值：输入数字的最大值。 当数字输入框为数据联动时，最大/最小值按组件默认配置，即最大值为253-1。 最大值不建议超过最大安全整数，若需填写更大数值，建议使用单行文本输入。

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当前版本暂不支持对FOR UPDATE关键字进行识别并归一化处理。例如：SELECT * FROM table; 与SELECT * FROM table FOR UPDATE WAIT N; 会被归一化处理为相同的归一化SQL，在query字段中体现。涉及FOR UPDATE

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数字输入框 数字输入框组件用于记录数字类型的数据信息，例如数量、年龄、库存、金额等。数字输入框组件支持输入数字的最大有效长度为18位。如果有超过18位数字的输入要求，建议替换为输入框组件。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“数字输入框”组件至表单设计区域，如图1。 图1 数字输入框

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查询插件输入配置 功能介绍 查询插件输入配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{domain_id}/agent-plugin/plugin-input 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domain_id 是 String 租户ID 请求参数

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齐。 map 是 无 数据处理规则 按照输入字段的长度依次截取源文件，生成字段。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 配置字段分割长度，大于原字段值的长度，则数据分割失败，当前行成为脏数据。 样例 源文件如下图： 配置“固定宽度文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。

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模型输入目录规范 在本地开发模型后或在ModelArts开发并转换模型后，针对Ascend芯片，其模型输入目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输入目录的要求如下： 针对基于Caffe框架的模型，执行模型导入（转换）时，其输入目录需符合如下规范。 | |---xxxx

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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。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表

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创建项目的时候，数据集输入位置没有可选数据 可能原因 创建的OBS桶与创建项目不在同一个区域。 账号没有配置全局授权。 OBS桶里的数据格式不符合要求。 解决方法 查看ModelArts创建的项目与创建的OBS桶是否在同一区域。 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。

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当前版本暂不支持对FOR UPDATE关键字进行识别并归一化处理。例如：SELECT * FROM table; 与SELECT * FROM table FOR UPDATE WAIT N; 会被归一化处理为相同的归一化SQL，在query字段中体现。涉及FOR UPDATE

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务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成

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（label）配置为字段类型：INTEGER，字段类别：标签。 图3 配置数据集参数 发布数据集。 图4 发布数据集 数据集发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据，仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息，用于任务的解析、验证等。 父主题： 测试步骤

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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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Hue中的输入框输入中文会出现混乱 用户问题 Hue中的输入框输入中文会出现混乱。 问题现象 Hue的输入框中输入中文时，会出现混乱，第一次输入不了的情况，也即输入的中文会首先出现英文，中文并未输入，再次输入会带上之前的内容，示例如下： 原因分析 Hue对中文的处理存在混乱的情况，需要进行修正。

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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 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种类

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作业”页面查看对应的执行结果、作业报告。作业报告展示作业详细信息，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解

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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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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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督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不

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