计划调度管理 生产计划管理 功能概述：该模块主要是对生产计划进行管理，包含的功能有新增生产计划、编辑生产计划、终止生产计划、对生产计划执行完工操作，分解生产计划以及对分解的计划进行发布、删除操作。 操作人员：系统管理人员。 路径：计划调度→生产计划 。 图1 生产计划管理 生产订单管理

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多种类型作业混合部署：支持AI、大数据、HPC作业类型混合部署。 多队列场景调度优化：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。 多种高级调度策略：支持gang-scheduling、公平调度、资源抢占、GPU拓扑等高级调度策略。 多任务模板：支持单一Job多任务模板定义，打破Ku

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。 在左侧导航栏选择“数据入图调度”，进入“数据入图调度”页面。 在此页面，您可进行调度任务管理。 表1 管理调度任务 操作 说明 暂停/恢复Reader 暂停Reader：勾选执行中的调度任务，单击“暂停Reader”。 如需暂停全部执行中的调度任务，单击“暂停全部Reader”。

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同周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之同周期依赖原理。 上一周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之上一周期依赖原理。 当分钟的调度周期不能被小时整除时，周期调度就不是严格按照间隔周期去跑，而是按照cron表达式的规则，每个小时的零点触发去跑，再往后推间隔。 父主题： 周期调度依赖策略

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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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schedule_id 否 String 调度计划id，租户下唯一，选填如不填则随机生成 最小长度：1 最大长度：64 name 是 String 调度计划名称 最小长度：1 最大长度：64 cycle_type 是 String 调度计划的循环类型，once表示在start_t

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删除调度计划 功能介绍 用户通过北向接口删除边缘节点上调度计划 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/edg

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调度计划管理 创建调度计划 更新调度计划，机机接口，全量更新字段 删除调度计划 父主题： API列表

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查看调度任务 基于数据入图任务生成入图调度，通过队列机制，有序将实例数据入图。本文指导您如何查看数据调度任务。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据联接 > 数据入图”，默认进入“数据入图任务”页面。 在左侧导航栏选择“数据入图调度”，进入“数据入图调度”页面。 默

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dispatch_interval 否 Integer 调度计划的执行间隔时间周期。 最小值：1 最大值：59 remark 否 String 调度计划的备注信息。 最小长度：8 最大长度：36 use_quartz_cron 否 Boolean 调度计划是否使用cron表达式，允许如下值： true

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不配置：插件实例不指定节点亲和调度。 指定节点调度：指定插件实例部署的节点。若不指定，将根据集群默认调度策略进行随机调度。 指定节点池调度：指定插件实例部署的节点池。若不指定，将根据集群默认调度策略进行随机调度。 自定义亲和策略：填写期望插件部署的节点标签实现更灵活的调度策略，若不填写将根据集群默认调度策略进行随机调度。

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运维调度 运维概览 作业监控 实例监控 补数据监控 通知管理 备份管理 操作历史 父主题： 数据开发

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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