生成证书 合作伙伴可以购买使用商业CA签发的证书，也可以使用OpenSSL工具生成的免费证书。对于使用OpenSSL工具生成证书的命令较多，这里给出推荐的生成证书的OpenSSL命令供参考。 生成CA的RSA公私钥对。 命令：openssl genrsa [-out filename]

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语言生成 文本摘要 在不改变文档语义的情况下总结出文档的主要内容。可应用于新闻摘要生成、文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要生成等场景。 诗歌生成 根据用户输入的诗歌主题，自动赋诗。生成的诗歌种类多样，言简意深，对仗工整，平仄协调。用户不仅可以指定诗歌类型（五言绝句、七言

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值为生成UUID函数。 请求头 如下图所示，请求头中参数“time”的值为生成UUID函数。 请求体 如下图所示，请求体中应用了生成UUID函数。 检查点属性 如下图所示，检查点属性“result”的目标值为生成UUID函数。 if判断 如下图所示，if判断的目标值为生成UUID函数。

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“团队数据”，进入“我的团队”页面。 在“我的团队”页面找到需要查看加工生成资源的团队卡片，单击团队卡片上的“加工生成”，进入团队加工生成资源页面。 单击资源名称，即可查看加工生成资源的详情。 删除加工生成的资源 登录 交换数据空间 官网。 单击“管理控制台”，进入交换数据空间控制台界面。

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在当前应用关联的实例中，根据实际业务选择实例。 在需要生成产品的 API服务 所在行单击“生成产品”。 填写产品基本信息。 在“添加版本和API”区域，选择是否创建产品版本，版本号、实例和API服务，勾选API。 只有已部署到RELEASE环境中的API，才能被添加到API产品中。 每个API仅能被添加到一个API产品，无法同时添加到多个产品中。

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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风格化照片建模生成的模型文件是什么格式？ 风格化照片建模生成Glb格式的模型文件。 父主题： 照片建模

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进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型，用于

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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数据集是模型微调的基础，首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求获取数据分

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PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解过增强版的自动学习，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。 父主题：

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

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生成构建产物 使用Maven构建 使用Android构建 使用Npm构建 使用Gradle构建 使用Yarn构建 使用gulp构建 使用Grunt构建 使用mono构建 使用PHP构建 使用SetupTool构建 使用PyInstaller构建 使用shell命令执行构建 使用Gnu-arm构建

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报告生成&提交审核 用例执行人可以在报告预览页面生成报告。 在报告预览页面可指定本次测试的测试工具，测试工具信息将会在报告中呈现。 在测试总结输入框中输入测试总结，或点击【一键生成测试总结】，点击【生成报告】按钮，即可生成报告（包含word和excel格式）。点击报告下载链接可以将报告下载到本地。

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生成Schema结构 功能介绍 生成以label为点，label间关系为边的schema结构，并存储在OBS上。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/structure/build 表1 路径参数 参数

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