h5"。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。

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数据形态多样化，数据量迅猛增长，数据处理逻辑复杂，投资大； 华为在数字化转型过程中，解决了上述问题，因为华为认识到只有建立了完整的 数据治理 体系，保证数据内容的质量，才能够真正有效地挖掘企业内部的数据价值，对外提高竞争力。 高质量数据是业务创新的基础 企业在市场中的竞争领域已经从同一领域市场份额争夺，发展到开发新

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个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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在“用例步骤”页签中，选择待添加请求信息的用例，单击“添加请求”。 在“思考时间”页签，参照表1设置基本信息。 表1 思考时间参数 参数 参数说明 启用思考时间 启用思考时间后，当您接收到来自 服务器 的数据时，可能要等待几秒查看数据，然后再做出响应。 思考时间 思考时间是指用户在执行

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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新冠疫情数据治理思考 中共中央政治局常务委员会2020年2月3日召开会议强调：这次疫情是对我国治理体系和能力的一次大考。全民抗疫的过程中，缺乏有效数据支持就是缺乏对于疫情的快速响应机制、缺乏对于医疗资源合理调配的能力。 通过数据治理，我们可以构建开放通用的数据采集接口，提高数据采

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请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。 在“key1”下单击密钥后的“显示”按钮，即可显示访问密钥，并出现复制按钮。 分别复制“存储账户名称”和“密钥”，添加到Edge凭证管理中。添加方法请参考添加资源凭证。认证方式选择“AK/SK”。AK对应存储账户名称，SK对应密钥。 父主题： 应用发现

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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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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为了让 问答机器人 更加智能，回答更加准确，您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试，在匹配问题的返回结果中，按相似度得分进行倒序排序，正确匹配的问题出现在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标，数值越高代表模型效果越好。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。

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了解联接服务的产品优势和应用场景，有助于您对我们的服务建立初步的认识。 产品介绍 什么是联接 产品优势 应用场景 功能特性 03 使用 学习如何在联接中开始您的实际工作。 组合应用 创建组合应用 管理组合应用 连接器 触发器 HTTP 数据库 华为云服务 SaaS应用 邮箱 企业微信

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如何获得微认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用，如果您是DLS

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B 裸金属服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3.7.9，参考昇腾官网文档可知，最高支持PyTorch1.11.0。 操作步骤 安装PyTorch环境依赖。 pip3

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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