中软国际数据治理专业服务解决方案实践

更新自定义事件模型 功能介绍 更新自定义事件模型定义 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 PUT /v1/{project_id}/schemas/{schema_id}

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更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性，目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量)，仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 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

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大长度为32个字符，不能为空 value String 加密数据项键值 is_encrypted Boolean 加密数据项键值是否已加密，默认为true 请求示例 更新加密数据，更新加密数据键名，键值，键值是否加密。 { "encrypt_data" : { "name"

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更新数据示例 本章节对更新数据AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 更新数据示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用UpdateParam类的withItemId、withDesc、withCustomNumTags、withCustomTags配置服务输入参数，配置完成后运行即可。

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更新数据示例 本章节对更新数据AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 更新数据示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化UpdateParam中的custom_num_tags、custom_tags、desc、item_id配置服务输入参数，配置完成后运行即可。

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更新数据示例 本章节对更新数据AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 更新数据示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化UpdateParam中的CustomNumTags、CustomTags、Desc、ItemId配置服务输入参数，配置完成后运行即可。

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更新数据示例 本章节对更新数据AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 更新数据示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化UpdateParam中的custom_num_tags、custom_tags、desc、item_id配置服务输入参数，配置完成后运行即可。

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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批量修订并更新M-V模型数据实例 功能介绍 根据主对象ID批量修订并更新M-V模型数据实例，即修订后实例的“version.修订版本”更新为新的修订版本，并同时更新该实例的信息。 接口约束 仅MV模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/

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更新并检入M-V模型数据实例 功能介绍 通过此接口更新指定M-V模型实例，并检入该实例。 接口约束 仅MV模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/updateAndCheckin

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管理员更新数据实例（M-V模型） 操作场景 如果您创建的实体为M-V模型，可在应用运行态更新数据实例。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 数据实例”，进入“数据实例”页面。 选择需要操作的数据实体（M-V模型），找到需要更新的实例，单击。

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无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析，主要包含数据采集，加工，清洗，分析等环节。实时数据分析应用十分广泛，在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈 收集大数据时需要快速添加大量实例，并在收集结束后删除实例。

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管理员更新M-V模型数据实例 功能介绍 管理员通过此接口更新指定M-V模型的指定实例数据。如果实例的唯一编码不存在，则不做任何更新操作。 接口约束 仅MV模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{m

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI 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

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。

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知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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有模型中引入新要素，需要使用训练（重新训练模型）。在重训配置参数时，您可以选择新要素进行训练。请注意，所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外，您还可以通过训练更改所有的模型参数，以优化模型性能。 微调：微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要

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