组织 Organizations

数据集群、高斯数据库等组件，实现大气治理平台和业务的全栈优化； 以鲲鹏为底座的基础资源及技术平台，国蓝中天可以无需不同设施的深度适配问题，快速实现向安全可信路线的技术转型； 采用华为云的 MRS 存算分离以及鲲鹏解决方案，在保证性能的前提下，实现计算与存储独立按需扩容，帮助国蓝中天轻

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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Estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，依次计算出更新步长。 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0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁

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微认证课程学习的形式是什么样的？ 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的AI应用在线模型体验，可以实现模型服务的即时可用性，开发者无

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策略定义与策略实例的基本概念 策略定义 在创建策略实例之前，您需要先定义一个策略定义，它描述了强制执行约束的Rego代码和约束的模式。约束的模式允许管理员像调整函数参数一样微调约束的行为。策略定义中的Rego代码描述了强制执行的具体逻辑，根据您的需求来实现不同的合规性规则。而约束

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在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播、智能交互等，可快速生成不同台词的视频内容。

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生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套

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内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。 相关云服务和工具 弹性云服务器

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配置Repo的策略设置 配置保护分支规则 配置保护Tags规则 配置代码提交规则 检视意见 MR评价 父主题： 配置Repo代码仓库设置

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查看存储库的策略 在创建策略后，可以通过策略列表或存储库详情查看对应策略。 登录云备份管理控制台。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击“”，选择“存储 > 云备份 CBR > 策略”。 在策略列表查看创建的策略，可以通过列表上方的搜索功能选择属性筛选或搜索关键字查询策略。

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数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通

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导出路由策略中的策略节点 操作场景 您可以将路由策略内的策略节点信息导出至XLSX格式的表格中，当前支持以下操作： 导出路由策略内的所有策略节点信息 导出路由策略内您选中的策略节点信息 操作步骤 进入路由策略列表页面。 在路由策略列表中，单击目标路由策略名称。 进入路由策略详情页面。

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高级计划与排程 适用于以下场景： 离散制造行业的生产计划与排程 流程制造行业的生产一体化排产 交通领域的运输计划与调度 二维切割 适用于以下切割场景： 家具板材切割 机械制造中的钢板、卷板等的切割 建筑领域的玻璃切割 服装领域的布料和皮革的剪裁

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学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal

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配置API的插件策略 配置API的跨域资源共享 配置API的响应缓存 配置API的HTTP响应头 配置API的流量控制2.0 配置API的Kafka日志推送 配置API的断路器 配置API的第三方认证 配置API的流量镜像 父主题： 配置API策略

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配置API的控制策略 配置API的流量控制 配置API的访问控制 配置API的凭据配额控制 配置API的凭据访问控制 父主题： 服务集成指导

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配置API的插件策略 配置跨域资源共享策略 配置HTTP响应头管理策略 配置流量控制2.0策略 配置Kafka日志推送策略 配置断路器策略 配置第三方认证策略 配置响应缓存策略 父主题： 服务集成指导

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支持标签策略的区域 当前支持使用标签策略的区域如下表所示： 表1 支持标签策略的区域 区 域名 称 区域代码 亚太-新加坡 ap-southeast-3 亚太-曼谷 ap-southeast-2 亚太-雅加达 ap-southeast-4 华东-上海一 cn-east-3 华东-上海二

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，从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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