略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 support：每类标签出现的次数。 模型训练完成后，可以查看归档的模型文件，如模型训练目录说明所示。 模型训练目录说明

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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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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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文档+操作手册的固定任务和内容，无法针对不同层次学生进行裁剪 学生完成实训后，没有具体量化结果呈现，学生在完成实践课程后无法得知自己的薄弱环节，应该补缺的知识和能力 学生只学技术，不懂企业业务，目前新工科学生的实训课程只关注技术部分的能力，不去关注业务和职业能力的训练 通过本方案实现的业务效果

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HiLens Kit如何清除已保存的wifi信息？ 问题描述 使用HiLens Kit时，在智能边缘管理系统中保存的wifi无法清除，导致每次连接HiLens Kit 都要连接网线手动选择网络。如何在底层使用命令行进行网络配置重置？ 问题处理 使用SSH远程连接HiLens Kit设备后，执行命令

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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白板和标注的如何保存？ 华为企业智慧屏支持多种保存方式，在配套华为云 WeLink 使用时，支持 WeLink客户端 扫码保存、微信扫码保存、发送到邮箱以及本地保存。在配套入驻式会议系统时，支持发送到邮箱及本地保存。 父主题： 白板

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connect to endpoint”。 处理方法 对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox

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基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还

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Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。

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日志信息的保存路径为：“桶名/jobs/logs/作业id开头的目录”。其中，“桶名”可以自定义。“/jobs/logs/作业id开头的目录”为固定格式。 在作业列表中，单击对应的作业名称，然后在“运行日志”页签，可以单击页面提供的OBS链接跳转至对应的路径下。 关于如何创建Flink

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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值范围为0~1的小数。 树数量 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。

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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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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本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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外呼时间设置必须配置一个外呼时间段的值。 单击“下一步”，进入外呼策略配置页面。 图4 外呼策略 单击“保存”，外呼任务配置完成。 返回任务管理页面，选择配置的实训任务，单击“启动”，启动实训任务。 后续操作 实训任务支持以下操作： 单击“暂停”，支持停止执行实训任务。 单击“编辑”，支持修改实训任务内容全部信息。

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已发布的产品模型，如何修改？ 已发布或已在设备管理控制台导入的产品模型，就无法对已导入产品模型的产品信息和服务能力进行修改，例如修改协议类型、新增一个服务等。可以通过设备配置更新、设备影子对设备服务属性值进行修改，通过界面修改OM维护能力。 父主题： 产品模型/Profile（联通用户专用）

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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。 数据可以通过

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