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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 创建纵向联邦学习作业

    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“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 产品优势

    产品优势 声明性:用户仅需直观描述所需资源的最终状态,屏蔽复杂的申请过程,降低资源管理的复杂度。 幂等:资源描述代码多次调用效果幂等,可确保不重复申请资源。 安全可靠:可视化的审计、安全、和合规控制策略,杜绝资源变更操作带来的安全风险。 生态丰富:南向生态支持华为云主流服务(90

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别? 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式: “极速策略”:扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”:扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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  • 概要

    型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • 应用场景

    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 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 微认证课程学习常见问题

    微认证课程学习常见问题 如何获得微认证的学习材料? 微认证课程学习的形式是什么样的? 在哪里可以进行课程学习? 课程里有测试题,是否通过就能拿到证书? 父主题: 华为云微认证

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  • IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制

    IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数,此时该资产属性引用深度为1,举例:模型A中有属性a,而模型B的分析任务以a为输入参数,则a的引用深度为1,深度限制最大为10。 处理建议 系统

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  • 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证?

    如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证? 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时,需要使用“存储账户”和“密钥”作为采集凭证,本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ,即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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  • 区块链专家服务

    帮助客户在缺少 区块链 系统设计经验的情况下,高效地完成区块链系统总体方案设计。同时在过程中培养客户自己的设计人员,传授设计思维,减少学习成本和时间。 5天(仅参考,需根据业务复杂度确定) 系统开发指导 链代码开发指导 链代码开发基本框架,常用函数和使用方法讲解 链代码编译,调试方法 示例链代码开发实践

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  • Standard模型训练

    ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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  • 弹性伸缩概述

    就需要为集群增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度: 工作负载弹性伸缩:即调度

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspee

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