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    深度学习预测方法 更多内容
  • 激活方法

    激活方法 沉默期到期强制激活 一般情况,中国运营商提供的实体卡沉默期6个月,这段期间系统不计算卡的使用时间。一旦卡被客户主动激活(插卡上电/控制台激活),或者6个月沉默期到期卡被强制激活,系统都会开始计算卡的使用时间,有效期是购买周期(比如1年或3年)。 测试期到期强制激活 海外

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  • 方法分析

    页签。 单击“方法分析”,进入方法分析页面。 图1 方法分析 输入类名称并选择方法名,单击“确认”。页面展示该方法的某一次执行的信息。 图2 类名及方法 图3 方法分析详情 页面左侧展示该方法的执行记录,包括:耗时明细、调用来源以及方法源码。 耗时明细展示调用方法,耗时时间,“下钻”操作。

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  • JAVA方法

    配置拦截方法名,该方法会添加监控;拦截方法名多个用逗号分隔,拦截方法名为空,默认拦截所有public方法。 表2 JAVA方法指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 JAVA方法(method,根据配置的java方法名,统计方法调用详情。) class 类名 类名

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  • 配置方法

    配置方法 视频点播支持HTTPS安全加速,保障您的点播数据在传输过程中受到加密保护。视频点播分配的系统 域名 默认开启HTTPS,不需要额外配置。若您使用自有域名进行点播加速,必须自行开启HTTPS,否则,无法在点播控制台预览播放。 背景信息 强制跳转HTTPS:配置HTTPS后,开

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  • 调试方法

    调试方法 准备工作 您可根据实际情况选择如下任一组设备进行调试: 安卓手机、数据线、Windows系统电脑。 苹果手机、数据线、Mac系统电脑。 调试步骤 选择安卓手机调试。 用数据线连接手机、电脑,手机开启USB调试模式。 在Chrome浏览器输入:chrome://inspe

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 通用方法

    通用方法 相关类 GatewayClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法,基于SDK开发时,必须先构造该对象。 client.GatewayClient BsClient对象包含富媒体文件上链、下载、操作记录查询等方法,使用 区块链 富媒体存储相关功能时,必须先构造该对象。

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  • 提取方法

    提取方法 选择要提取的代码,然后单击装订线中的灯泡图标,或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中,也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间,系统将提示您提供有意义的名称。 父主题: 重构操作

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  • 测试方法

    测试方法 RDS for SQL Server是基于华为云平台的,完全兼容微软SQL Server的在线关系型数据库服务。相对于开源社区版数据库,提供更高安全性、稳定性和高性能,默认提供主备架构,并配备完善的备份、恢复、监控和迁移等方案。支持包年/包月和按需两种付费方式。 测试环境

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  • 测试方法

    测试方法 PostgreSQL是一个开源对象关系型数据库管理系统,并侧重于可扩展性和标准的符合性,被业界誉为“最先进的开源数据库”。PostgreSQL面向企业复杂SQL处理的OLTP在线事务处理场景,支持NoSQL数据类型(JSON/XML/hstore),支持GIS地理信息处

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  • 测试方法

    测试方法 云数据库 TaurusDB是最新一代企业级高扩展海量存储云原生数据库,完全兼容MySQL。采用计算存储分离架构,128TB的海量存储,数据0丢失,既拥有商业数据库的高可用和性能,又具备开源低成本效益。 测试环境 TaurusDB测试环境如下: 区域:华北-北京四。 可用分区:多可用区。

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  • 配置方法

    配置方法 视频直播支持配置并开启HTTPS安全加速,保障您的直播数据在传输过程中受到加密保护。 背景信息 强制跳转HTTPS:配置HTTPS后,开启强制跳转HTTPS,若用户发起HTTP请求,服务端会返回302重定向响应,原来的HTTP请求将会被强制重定向为HTTPS请求。 相比HTTP协议,HTTPS具有如下优势:

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  • 测试方法

    测试方法 本章节基于GeminiDB (兼容DynamoDB API),进行性能测试,具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 测试环境 区域:华北-北京四。 可用区:可用区1。 弹性云服务器 (Elastic Cloud Server,简称E CS ):规格选择h3.4xlarge

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  • 大模型开发基本流程介绍

    大模型开发基本流程介绍 大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于 自然语言处理 (NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。

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  • 创建实时预测作业

    实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行,目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理

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  • 创建联邦预测作业

    创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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  • 确认学习结果

    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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  • 时序预测学件

    时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题: 学件开发指南

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  • 删除批量预测作业

    删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测,查找待删除的作业,单击“删除”。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题: 批量预测

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  • 编辑批量预测作业

    编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 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“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。

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  • 获取纵向联邦作业详情

    特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate String 纵向联邦算法学习率,最大长度16 label_dataset String 标签数据集,最大长度100 label_agent

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