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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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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基于CAS的应用认证集成 验证票据 父主题： API

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了将SAP HANA的备份文件上传到OBS的示例脚本，详细信息请参见《SAP备份上传OBS最佳实践》。 提升备份数据传输到OBS的性能 设置SAP HANA备份文件的最大文件大小，将备份文件拆分成小文件，有利于提高备份文件上传OBS的性能，但也会增加业务网络的负载。 我们以一个7

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转换关键参数准备 对应的模型转换成MindIR格式，通过后端绑定的编译形式来运行以达到更好的性能（类似静态图的运行模式），所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape，包含batch信息。 MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的inp

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基于OAuth的应用认证集成 获取AccessToken 获取用户信息 父主题： API

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基于角色的权限管理(RBAC) 什么是基于角色的用户管理？ 基于角色的用户管理（Role-Based Access Control，简称RBAC）是通过为角色赋予权限，使用户成为适当的角色而获取相应角色的权限。 角色是一组权限的抽象。 使用RBAC可以极大简化对权限的管理。 什么是RBAC模型？

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基于CAS的应用认证集成 认证登录 验证票据(CAS3.0) 注销登录 验证票据(CAS1.0) 验证票据(CAS2.0) 父主题： 应用集成接口

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一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。

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在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行

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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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SAP应用基于文件的备份 此方案适用于以下几种场景的备份： 云硬盘快照无法满足要求的场景 挂载了弹性文件服务目录的备份 少量文件变化时，单独对变化文件的备份 基于文件的备份，您可以通过使用tar,、cpio、 rsync、scp等命令，对目录或文件进行压缩、拷贝、传输。 关于如何

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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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模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包

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工作流调度 DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多

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图1 基因容器的使用方式 PB级数据管理 提供PB级存储单元，除了支持您对数据的增删改查等基本操作之外，还支持数据快递、冷备、复制、分享、加密等操作。 灵活的流程定制能力 内置多套已验证的业界主流流程，同时提供图形化流程设计器及手动模板编写两种方式供您选择，创建您的自定义测序流程。

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支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

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买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。

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fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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说明 1. 编写模板 模板是一种遵循AOS语法规范的文本文件，描述了应用属性、云服务配置、应用与云服务之间的依赖关系。 编写模板的方式： 选择公共模板：AOS提供了多个公共模板，您可以基于公共模板来快速创建堆栈。 通过“选择公共模板”编排部署资源的方法请参见通过公共模板创建资源堆栈。

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