径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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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。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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用例设计完成评审后，用例设计人可继续编辑用例或新增用例设计。编辑过的或新增的用例为待审核状态，按照上述步骤提交审核即可。 用例审核 设计好的用例提交审核后，指定的用例审核人可以对用例进行评审。 用例审核人单击【用例审核】按钮，或者从首页待办进入处理。 图4 用例管理界面 进入到用例审核页面，选择单个用例审核通过或者不通过，填写用例审核意见。

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实时数据，需要运行越来越多的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

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生成私钥和证书 根据用户名生成用户私钥、证书以及对应的地址。 调用方法 public IdentityInfo generateIdentity(String alogrithm, String identityName) throws Exception 参数说明 参数 类型 说明

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工单生成及管理 路径：WOP工单管理->工单生成及管理 图1 工单生成及管理 工单生成 勾选建议工单列表中需要进行生成工单操作的记录，单击“工单生成”功能键，系统将根据预设的生单合并规则，将勾选的建议工单生成为DRAFT状态的正式工单。 图2 工单生成 工单管理 新增工单 WOP

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步骤3：生成策略 生成策略和基本配置、框架配置一样，需要您根据实际情况进行勾选配置，不同的配置会呈现不同的效果。 API设置。 图1 API设置 Json序列化 小驼峰：序列化后的json属性名，采用驼峰格式。 下划线：序列化后的json属性名，采用下划线连接单词。 标准响应体：返回的响应体是否使用标准样式。

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开发“生成工单”功能 创建“生成工单”脚本及公共接口 组装“生成工单”页面 添加页面事件 父主题： 开发“客服人员创建工单”功能

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生成临时登录指令 功能介绍 调用该接口，通过获取响应消息头的X-Swr-Dockerlogin的值及响应消息体的host值，可生成临时登录指令。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/manage/utils/secret 表1 Query参数

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count(); 服务 服务模型由后台服务映射生成，当前支持与服务编排或脚本映射。关于服务模型的详细介绍，请参见服务编排和脚本。 参数根据后台服务的入参、出参，映射生成为inputParam和outputParam节点。 系统自动生成run方法 ，用于执行模型关联的服务编排或脚本。

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FunctionGraph函数支持哪些中文字体？ FunctionGraph函数支持以下四种中文字体： NotoSansTC-Regular.otf NotoSerifTC-Regular.otf NotoSansSC-Regular.otf NotoSerifSC-Regular.otf 以上中文字体，用户可直接引用。

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用例管理 手工用例 功能自动化用例 API自动化用例 性能自动化用例（旧版） 性能自动化用例（新版） 安全自动化用例（旧版） 安全自动化用例（新版） 提交用例审核 用例审核 报告生成 用例总览 用例回收站 上架用例模板 父主题： 验证中心

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用例审核 设计好的用例提交审核后，指定的用例审核人可以对用例进行评审。 用例审核人单击【用例审核】按钮，或者从首页待办进入处理。 图1 用例管理页面 进入到用例审核页面，选择单个用例审核通过或者不通过，填写用例审核意见。 单个用例设计评审通过/不通过：对于某一个用例的评审结果。

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参数 是否必选 参数类型 描述 case_id 是 Integer 用例ID project_id 是 String 项目ID，获取方式请参见获取项目ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除一个用例，用例的id是1。 /v2/{project_id}/test-cases/1

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如果修改了用例，再提交报告审核的时候没有生成报告，提交的是否还是修改前生成的报告？ 是的，提交报告审核并不会自动生成报告，需要重新点击【生成报告】后才会更新。 父主题： 验证中心

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Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例，您可以

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CaseInfoDetail object 用例详情 表3 CaseInfoDetail 参数 参数类型 描述 case_id Integer 用例ID name String 用例名称 case_type Integer 用例类型（0：常规用例；） contents Array of

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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参数类型 描述 case_id 否 Integer 用例ID name 否 String 用例名称 case_type 否 Integer 用例类型（0：常规用例；） contents 否 Array of Contents objects 用例脚本信息 for_loop_params 否

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更新tmss用例和用例脚本 功能介绍 更新tmss用例和用例脚本 URI PUT /v4/{project_id}/testcase/{tmss_case_uri} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，固定长度32位字符（字母和数字）。

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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