strings 对比类型列表，action为open时必填： object_comparison：对象对比。 lines：行对比。 account：用户对比。 compare_policy 否 String 对比策略： normal：普通对比。 manyToOne：多对一对比。 interval_hour

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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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性能趋势对比查看 您可以通过性能趋势对比查看功能查看不同天同一时间段的历史动态趋势，对比分析数据库性能的变化趋势。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。 在左侧的导航栏中单击“DBA智能运维

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源库名称。 target_db String 目标库名称。 status Integer 对比状态。 0：对比不一致 2：对比一致 3：目标库表不存在 4：对比失败 5：正在对比中 6：等待对比中 7：任务已取消 8：源库为空 9：目标库为空 10：源库和目标库都为空 11：源表不存在

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String 对比任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 target_db_name 否 String 目标库名称。 db_name 否 String 源库名称。 type 否 String 类型。 compare：对比 unCompare：无法对比 limit

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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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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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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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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、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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版本对比分析 场景描述 同一个流程默认只有一个发布版本，但可以存在多个历史版本。版本对比分析功能是通过对比某个版本与其前一个版本话务和业务指标，分析版本变化前后对指标的影响，达到评估流程调整的效果。 前提条件 您必须具有“IVR分析 > 版本对比分析”的菜单权限。 您的租间需开启IVR分析特性、智能IVR特性。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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target_db_value String 在目标库的值。 status Integer 对比结果，0为不一致，2为一致，3为未完成。 error_message String 错误信息。 请求示例 查询对象对比任务表对象对比详情。 https://{endpoint}/v3/054ba152d4

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compare_type 是 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。 time_zone

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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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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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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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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