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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3
自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是
开发者认证课程学习的形式是什么样的？ 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题
String 算法ID 请求示例 停止算法部署 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/algorithm/068ed4d8-077e-4ec9-aa19-bc******e925/deploy/stop 响应示例 状态码： 200 停止算法部署响应体
算法包介绍 边缘算法视觉能力包 边缘算法视觉能力包适用场景：算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。 当前提供的边缘算法视觉能力包有边缘交通智能分析算法包、边缘专业类算法包、边缘通用类算法包和边缘人脸检测算法包，每个算法包中包含的算法服务如下面表格所示。
是 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 表2 2.1.7版本新增Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 executionMode 否 String sync：同步 async：异步 默认值为“sync”。 支持的算法（以下显示的均为算法实际调用时的名称）：
算法文件说明 上传到Octopus平台的本地算法文件包需要满足Octopus平台要求，本章节介绍算法文件基本要求及相关环境变量说明。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选） 算法的启动文件，直接填写相对路径，如
Range算法 适用场景 适用于范围类操作较多的场景。在SQL查询条件中，使用“>”、“<”、“BETWEEN ... AND ...”之类运算符相对较多。 使用说明 拆分键的类型只支持整型类型、日期类型和日期函数结合，如果使用日期函数，拆分键的数据类型必须是date、datetime、timestamp其一。
基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。
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算法结果如何处理和保存 对于边缘算法，算法包会以镜像的方式下发到客户自己配置的边缘节点。算法运行过程在客户的边缘节点进行，分析结果及告警会输出到客户自己配置的路径。 视频智能分析服务只实时分析客户的视频流数据，不存储客户的任何数据。
Service，GCS）提供云端基因测序解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源。 基因容器提供了REST（Representational State
下载算法包和License 下载算法包和申请的License文件。 iClient 登录iClient 使用iClient帐号登录iClient。 本地导入算法 导入并安装算法。 本地加载License 为了算法的正常使用，请您安装完成后及时加载License。 启用算法并查看效果
KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh
算法详情 基本详情 单击指定算法名称，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本等信息。 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 表1 任务配置相关操作 任务 操作步骤 搜索任务配置
能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。
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