SIM卡定位 全球SIM联接 提供SIM卡定位功能，用户可以查询指定的SIM卡位置信息，并在地图中查看定位结果（目前仅支持中国联通物联网卡查询定位）。 查询SIM卡定位 登录全球SIM联接控制台，在左侧导航栏选择“SIM卡管理 > SIM卡定位”。 在SIM卡定位界面左上方，填入S

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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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。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度

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1秒。 网站论坛 不合规图片的识别和处理是用户原创内容（UGC）类网站的重点工作，基于 内容审核 ，可以识别并预警用户上传的不合规图片，帮助客户快速定位处理，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本

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结束持续定位 请求参数 无。 返回结果 无。 请求示例 无。 父主题： 位置

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JDBC问题定位 JDBC（Java Database Connectivity，java数据库连接）是应用程序访问数据库的统一标准接口，应用程序可使用JDBC连接数据库并执行SQL。 GaussDB (DWS)提供了对JDBC 4.0特性的支持，本章节提供了JCDB常见问题定位及对应报错和问题的处理方法。

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function (err, result) { if(err){ // 异常信息不为空，表明调用接口错误，常见场景是网络异常 console.error('Error-->' + err); }else{

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node - 决策树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain - 最小信息增益，默认为0

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain - 最小信息增益，默认为0

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题”、“第一时间解决问题”的挑战，通过“以算代测”、“人工智能研判”、“闭环学习”三大创新技术实现全域污染无盲点网格化监测，实时定位污染热点区域，自动研判疑似污染源，智能化推送污染事件并进行自主闭环学习。提高环保督查执法效率，为政府精细化管控企业提供决策支撑，避免治理“一刀切”，

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训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数 min_instances_per_node - 决策树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目 min_info_gain - 最小信息增益 impurity

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max_depth - 树的最大深度 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain - 最小信息增益 max_iter - 最大迭代次数 step_size

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训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node - 决策树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain - 最小信息增益，默认为0

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主机迁移服务重要声明有哪些？ 源端服务器数据收集声明。 源端服务器上安装和配置完迁移Agent后，迁移Agent会把源端服务器信息发送给主机迁移服务校验，收集的源端服务器的详细信息请参见主机迁移服务会收集源端的哪些信息？。这些数据只用于迁移可行性判断，不做其他用途。若您使用主机迁

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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