性能测试服务中思考时间和持续时间有什么区别？ 性能测试服务里面会涉及到2个时间的概念： 思考时间（单位为ms）：是指您在执行两个连续操作期间的等待时间。 压测时长（单位为min）：即测试任务阶段的持续时间，压测执行的时间。 思考时间并不会影响并发总的时长，它只会影响到您并发请求的个数。下面以一个例子来解释说明。

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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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云图说合集 云图说系列，是您了解华为云的必备利器 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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

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到语音直播平台以实现实时审核功能，实时判断出不合规的语音内容。 场景优势： 实时性：可以实时监测和分析直播间中的语音内容，保障直播间的秩序和安全。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送的语音消息进行审

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），因此建议设置最大训练时长为1小时。 限时免费的规格，性能有限，如果您的数据量较大，或者训练时长会超过1小时，建议选择收费的计算规格用于模型训练。 免费规格的资源是有限的，当使用人数较多时，会出现长时间的排队。如果希望获得更佳的体验，请选择付费规格。 只能在1个训练作业中使用免

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能 问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用问答机器人 √ √

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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:4、1:8规格 云服务器 的创建。 优秀的超算生态： 拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P1实例上。 常规支持软件列表 P1型云 服务器 主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子

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图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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容器实验环境，深度集成华为云虚拟化的能力，提高平台实验环境的并发规模。 产业融通：在学期实训场景中深度打通华为云软件开发生产线CodeArts，提供真实的产业级实践环境，体验企业级敏捷式的一站开发服务，通过真实的工程项目，培养学生的工程实践能力和解决复杂工程问题的能力。

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对业务场景为极特殊的复杂场景的起因或政府单位进行需求调研分析，简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天

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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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体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为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

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生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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您在使用 5G消息服务 时，可能遇到的问题，这里都会为您解答 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 我们为您提供7*24小时保驾护航服务，您可通过工单、热线电话等方式求助。 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！

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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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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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