模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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数学函数 数学函数概览 abs acos asin atan bin bround cbrt ceil conv cos cot1 degrees e exp factorial floor greatest hex least ln log log10 log2 median negative

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数学函数 数学函数概览 abs acos asin atan bin bround cbrt ceil conv cos cot1 degrees e exp factorial floor greatest hex least ln log log10 log2 median negative

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p位百分数对应的值。 pi pi() DOUBLE 返回pi的值。 pmod pmod(INT a, INT b) DECIMAL或INT 返回a除b的余数的绝对值。 positive positive(INT a) DECIMAL、DOUBLE或INT 返回a的值，例如positive(2)，返回2。

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数学函数 ** 输入：** 1 expr1 ** expr2 输出： 1 expr1 ^ expr2 MOD 输入：MOD 1 expr1 MOD expr2 输出： 1 expr1 % expr2 NULLIFZERO 可以使用tdMigrateNULLIFZERO参数来配置NULLIFZERO迁移。

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盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，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

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如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是两个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。

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如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。

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如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是两个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。

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如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。

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对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

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造企业的技术架构，打通各层级的系统（如企业层的PLM、ERP、车间层的MES、控制层的SCADA、设备层的控制器、传感器等数字化设备或系统等），实现系统间的数据共享，从而提升企业的生产效率和灵活性。如果结合到企业生命周期和产品生命周期来理解，前者是从企业管理的角度来看的，后者是从生产的角度来理解的。

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所有数字类型 对给定数据进行向下舍入最接近的整数。例如floor(21.2)，返回21。 SIN(A) 所有数字类型 计算给定A的正弦值。 COS(A) 所有数字类型 计算给定A的余弦值。 TAN(A) 所有数字类型 计算给定A的正切值。 COT(A) 所有数字类型 计算给定A的余切值。

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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：解决问题过程中的已知参数，例如生产原料，具备不同技能的生产工人、各种生产机器等。 约束条件：解决问题过程中的约束条件，例如每台机器不能连续生产20小时，每个工人不能连续工作16小时等。 优化目标：待解决的问题目标，例如最大化生产利润、最低运营成本等。

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所有数字类型 对给定数据进行向下舍入最接近的整数。例如floor(21.2)，返回21。 SIN(A) 所有数字类型 计算给定A的正弦值。 COS(A) 所有数字类型 计算给定A的余弦值。 TAN(A) 所有数字类型 计算给定A的正切值。 COT(A) 所有数字类型 计算给定A的余切值。

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所有数字类型 返回A的自然对数（基数e）。 LOG 10(A) 所有数字类型 返回A的基数10对数。 LOG2(A) 所有数字类型 返回A的基数2对数。 LOG(B) LOG(A, B) 所有数字类型 当只有一个参数，返回B的自然对数（基数e）。 当有两个参数，返回B以A为基数的对数。 B必须大于0，且A必须大于1。

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数据处理场景介绍 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。

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p位百分数对应的值。 pi pi() DOUBLE 返回pi的值。 pmod pmod(INT a, INT b) DECIMAL或INT 返回a除b的余数的绝对值。 positive positive(INT a) DECIMAL、DOUBLE或INT 返回a的值，例如positive(2)，返回2。

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