面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时，对象的恢复状态显示“已恢复”，生成的标准存储类型的对象副本不会在桶中展示。 在恢复的有效期内，会同时收取这份数据在标准存储和归档存储或深度归档存储中的存储费用。恢复有效期到期后标准存储类别的对象副本会自动删除。 开启多版本控制功能后

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做为基础，保证资源充足，无需排队。为生物测序行业量身定做的业务流程，更贴近您的业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用的秒级弹性伸缩能力，在流量突增时能快速弹性扩容，保障业务的连续性和高稳定性。当前支持按性能、时间、周期的弹性伸缩策略，您可以自由组合策略以应变业务峰值突发变化。

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天筹求解器服务简介 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，结合机器学习与深度学习技术，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： 服务介绍

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如何获得开发者认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，在线实验，相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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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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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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“课程学习记录”筛选项 筛选项 说明 课程名称 具体的课程名称，支持模糊搜索 课程编号 具体的课程编号，支持模糊搜索 课程类别 已配置好的课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户的组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮，弹出导出提示框（如下图），点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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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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Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性

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上出现指责和批斗的情况，回顾和总结永远应该聚焦的是做事的方式方法而不是对人的苛刻和指责。 总结 以上三种没有人认领任务的情况，是比较常见的。但在真正的实际项目中，每个公司或团队的情况都不尽相同，无法穷举所有，应具体情况具体分析。比如，一个刚刚转型的敏捷团队，在开发任务的领取上可能

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享和分析功能，曾经被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保

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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，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0

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检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TI CS ，TensorFlow)的联邦计算；

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感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图

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

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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这就需要借助模型精度无损或微损下的压缩技术，如通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术，实现模型的自动压缩及调优，进行模型压缩和重新训练的自动迭代，以保证模型的精度损失极小。无需重新训练的低比特量化技术实现模型从高精度浮点向定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，

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