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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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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Developer：对IoT感兴趣的人员。 HCIA-AI：需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师。 HCIP-AI EI Developer：希望成为语音处理/自然语言处理/图像处理/机器学习算法高级工程师的人员。 HCIA-Big Data：对大数据感兴趣的人员。

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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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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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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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Service，G CS ）提供云端基因解决方案，支持DNA、RNA等主流生物基因测序场景。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测序流程、秒级可伸缩的高可靠资源。 基因容器作为基因测序端到端完整解决方案，为您提供数据管理、测序工具平

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支持哪些语言 录音文件识别、 语音合成 支持中文普通话。 一句话识别 和 实时语音识别 支持中文普通话，带方言口音的普通话和方言（四川话、粤语和上海话）。 父主题： 产品咨询类

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PL/SQL语言 GaussDB数据库 基本兼容的PL/SQL操作符、表达式，控制语句、集合和record等等，不支持预定义的PL/SQL常量和类型、子类型等。 PL/SQL基本语法 数据类型兼容性 控制语句 集合和Record 静态SQL 动态SQL Trigger 父主题： 集中式版

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Python语言方案 前提条件 已拥有华为云账号且已实名认证。 华为云账号未欠费，且有足够金额购买本案例所涉及的资源。 操作步骤 创建函数 登录 函数工作流 控制台，在左侧导航栏选择“函数 > 函数列表”，单击“创建函数”。 选择“创建空白函数”，填写函数信息，完成后单击“创建函数”。

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语言版本 操作场景 当企业的经营业务主要面向海外用户时，可能会需要制作英文或其他语言版本的网站，方便海外用户查看。 本章节以设置英文网站为例，介绍如何设置多语言站点。 操作须知 不同的语言下的数据是互相独立的，如需设置多语言站点，需要在每个语言站点下进行数据的编辑和布局的调整。如

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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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决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、

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nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est

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49b934ca495991b7852b855 对构造好的规范请求进行哈希处理，算法与对RequestPayload哈希处理的算法相同。经过哈希处理的规范请求必须以小写十六进制字符串形式表示。 算法伪代码：Lowercase(HexEncode(Hash.SHA256(CanonicalRequest)))

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PL/SQL语言 GaussDB 数据库基本兼容的PL/SQL操作符、表达式，控制语句、集合和record等等，不支持预定义的PL/SQL常量和类型、子类型等。 PL/SQL基本语法 数据类型兼容性 控制语句 集合和Record 静态SQL 动态SQL Trigger 父主题： 分布式版

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PL/SQL语言 GaussDB数据库基本兼容的PL/SQL操作符、表达式，控制语句、集合和record等等，不支持预定义的PL/SQL常量和类型、子类型等。 PL/SQL基本语法 数据类型兼容性 控制语句 集合和Record 静态SQL 动态SQL Trigger

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