溯源码生成 功能介绍 溯源码生成 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/submit 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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生成解析任务 功能介绍 生成解析的短链。一次最多生成100个解析的短链。 URI POST /v1/aim/resolve-tasks 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM

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生成AK、SK 注册并登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“管理访问密钥”。 单击“新增访问密钥”，进入“新增访问密钥”页面。 输入短信验证码，单击“确定”，下载密钥，请妥善保管。 父主题： 获取AK/SK认证

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知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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行作业生成的结果、日志文件也会输出到数据目录，供用户查看、获取。 文件管理 文件管理是 可信智能计算服务 提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。

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创建联邦学习工程，编写代码，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。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。 创建联邦学习工程步骤如下。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

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Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。 模型超参自动调优指南，请参考自动模型优化（AutoSearch）。

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日志生成指标 本文介绍云日志服务日志生成指标的规则总数说明和使用限制。 图1 日志生成指标规则总数说明 表1 日志生成指标使用限制说明 类别 限制项 说明 备注 日志生成指标 1个账号的日志生成指标-规则总数 单个账号的日志生成指标规则数，默认限制<=10，该限制是软件层面的元数据限制。

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构造函数生成 使用此Source Action添加初始化选定类字段的类构造函数。 CodeArts IDE还将提示您选择超类的构造函数（如果有），以便在生成的构造函数中调用它。超类构造函数的参数与当前类的选定字段组合。 父主题： 代码生成

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参数类型 描述 security_mode 否 Boolean 生成证书的安全模式： true：安全模式（证书由系统托管，每个用户名只能生成一个证书，每个组织生成上限100个） false：非安全模式（证书由用户自己保障，不限制生成数量） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数

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参数 参数类型 描述 access_key String 接入名，随机生成8位字符串 最小长度：0 最大长度：8 access_code String 接入凭证。 最小长度：0 最大长度：1024 请求示例 生成接入凭证，接入凭证类型为amqp。 POST https://{end

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下标生成函数 generate_subscripts(array anyarray, dim int) 描述：生成一系列包括给定数组的下标。 返回值类型：setof int 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT generate_subscripts('{NULL

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生成用例 完成用例设计后，可将思维导图生成一条真正的测试用例。 生成用例 在思维导图中，选中待生成用例的TP节点，鼠标右键单击该节点，在下拉列表中选择“生成用例”。 当节点中出现时，说明操作成功，此时生成的是草稿用例。 单击，页面右侧将滑出用例详情。 生成测试步骤时，只读取打上T

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生成AK、SK 注册并登录云商店，单击云商店首页右上角的“卖家中心”，进入卖家中心后台。 单击卖家中心左上角的“控制台”，进入管理控制台。 单击页面右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 单击页面左侧导航中的“管理访问密钥”，进入“访问密钥”页面。

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创建项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？ 增加的数据，如何在自动学习项目中查看？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 将旧版项目升级到新版 父主题： 自动学习（旧版）

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链

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