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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移动端如何实现录屏（屏幕分享）？ 具体实现方法请参见屏幕分享（Android）、屏幕分享（IOS）。 父主题： SDK使用

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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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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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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展示效果 图4 管理端搭建效果 图5 PC端展示效果 岗位任职资格 岗位任职资格管理模块是一系列业务动作的成果落地执行 图6 新建岗位认证资格 图7 基本信息 图8 任职要求 岗位学习方案 岗位关联已有学习项目，可以从岗位学习方案中关联已有学习项目，也可以新建学习项目。学习项目的权限与岗位的权限相同。

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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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移动对象 功能说明 移动对象或按对象名前缀批量移动对象。 移动对象时，请确保OBS桶中的源对象不发生变化，否则可能产生移动失败或者数据不一致的问题。 如果被移动对象的存储类型为cold，必须首先恢复被移动对象，否则无法移动成功。 移动对象或批量移动成功后，源端对象会被删除。 如果

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移动重构 简介 复制Class 移动Class 移动包 移动内部类到上层 移动实例方法 移动静态成员 向上/向下移动成员 父主题： 重构

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移动分区 用户可以使用移动分区的命令来将一个分区移动到新的表空间中。移动分区可以通过指定分区名或者分区值来进行。 对一级分区表移动分区 对二级分区表移动二级分区 父主题： 分区表运维管理

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移动分区 用户可以使用移动分区的命令来将一个分区移动到新的表空间中。移动分区可以通过指定分区名或者分区值来进行。 使用ALTER TABLE MOVE PARTITION可以对分区表移动分区。 例如，通过指定分区名将范围分区表range_sales的分区date_202001移动到表空间tb1中。

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如何查看移动端的历史聊天记录？ 打开要查找人的聊天对话框，点击右上角头像 > 点击“查找聊天内容”，可根据日期、图片及视频、文件进行筛选查找。 父主题： 消息

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感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。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分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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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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专业的服务团队：华为云工业生产优化设计与实施服务团队具备人工智能算法、场景优化等各方面的专家，团队规模200+，每位专家均有大量的经验，帮助众多客户实现智能化转型。 端到端服务体系：快速处理各类疑难问题，从问题出现到落地，端到端的服务体系保证企业问题及时处理、故障快速响应、业务高效开发。

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提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。 图1 Volcano Scheduler工作流 Volcano Scheduler的工作流程如下： 客户端提交的Job被调度器识别到并缓存起来。

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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