农业大数据平台产品以华为云为底座，为种植基地面向生产过程提供了从备耕、春播、夏长、秋收、冬藏全程all-in-one的数据平台；为县域农业政府部门进一步摸清农业资产底数及其承载力，形成区域农业产业现状全景图。在农业精准生产、监测预警、风险评估方面提供辅助决策，让农业生产从“看天吃饭”到“知天而作”

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品研发、生产、销售等活动，实现资源的优化配置和协同效应。 数据分析与应用：平台通过收集和分析供应链上的各种数据，为企业提供决策支持。通过对市场需求、产品销售情况、供应链瓶颈等数据的分析，企业可以及时调整生产计划、优化供应链的布局，提高市场竞争力。 智能制造系统 实现生产自动化、智

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各高校软件工程专业在专业建设升级改造过程中，往往面临着以下挑战： 需要结合新工科理念改造升级传统软件工程专业； 将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。

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时间安排：围绕子流水线配置相应的子任务安排，并加以通知机制，实现流程执行过程之间配合的运转高效管理。 流程质量与效率测评：提供流水线的任务执行过程视图，增加不同的检查点，如数据评估、模型评估、性能评估等，让AI项目管理者能很方便的查看流水线执行过程的质量与效率。 流程优化：围绕流水线每一次迭代，用户可以自定义输

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行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前源数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前源数据的数据集实例。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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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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I、以及镜像构建工程等项目均为社区开源项目，华为云仅提供算力支持。 本应用仅作为简单案例供用户参考和学习使用，如果用于实际生产环境，请用户参考镜像构建工程自行完善和优化；使用过程中出现的 函数工作流 的问题，可以通过工单进行咨询，关于开源项目的问题还需用户到开源社区寻求帮助或者自行解决。

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实现过程 涉及接口 登录（login） 请求方法：PUT 请求的url：https://ip:port/agentgateway/resource/onlineagent/{agentid} 请参考签入 强制登录（forcelogin） 请求方法：PUT 请求的url：https

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学习率用于控制每个训练步数（step）参数更新的幅度。需要选择一个合适的学习，因为学习率过大会导致模型难以收敛，学习率过小会导致收敛速度过慢。 优化器 adamw adamw 优化器参数指的是用于更新模型权重的优化算法的相关参数，可以选择adamw。 adamw是一种改进的Adam优化器，它在原有的基础上加入了权重衰减（weight

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标。 运筹优化算法总结为定义问题、优化求解、输出优化方案，如图1所示。 图1 运筹优化算法 定义问题 根据业务的需求，一般需要定义的问题内容包括问题描述、已知参数、约束条件、优化目标。 问题描述：运筹优化算法所要解决的实际问题描述，例如计划生产的产品收益等。 已知参数：解决问题过

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标。 运筹优化算法总结为定义问题、优化求解、输出优化方案，如图1所示。 图1 运筹优化算法 定义问题 根据业务的需求，一般需要定义的问题内容包括问题描述、已知参数、约束条件、优化目标。 问题描述：运筹优化算法所要解决的实际问题描述，例如计划生产的产品收益等。 已知参数：解决问题过

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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，批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时，沿着梯度方向移动的步长。一般来说，批大小和学习率成正比。如果批大小增大，学习率也相应增大；如果批大小减小，那么学习率也应减小。 训练轮数 1 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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生产模块 MES系统的生产模块是对产品生产全过程进行管理和监控，包括工艺路线管理、生产过程管理、生产流程监控等，本MES系统将生产模块分为基础数据、工程数据、生产作业、状态登记四大子模块，基础数据主要是对生产涉及到的相关业务进行配置，包括产线工位配置和成品包装配置。工程数据是生产

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操作路径：【WEB】生产>生产执行 > 生产工单 新建生产工单： 按操作路径进入功能界面后，单击“新建生产工单”按钮，进入新建界面 图11 新建生产工单1 按实际需要维护基本信息、详细信息 图12 新建生产工单2 生产任务 生产任务是指在生产区域内所从事的生产工作来完成某项任务。 操作路径：

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API生产 安全性 可用性 易用性 可维护性 父主题： 规范要求

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