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比赛提交时，出现inference result not exist, workId:588473这个问题，在在线服务时，一切正常，可以预测出来的会给出相应的推理结果，不能预测出来的也如如下形式展示：{ "detection_classes": [], "detection_scores
【问题现象】我的模型在线服务一切正常，但是发布到大赛无法通过测试，日志提示deploy service failed通过检查，我猜测是环境变量所导致的，我的模型需要设置环境变量。
依赖代码包里面的依赖文件不能和代码文件同名，比如依赖包depends.zip，里面有index.py这个文件，如果代码采用在线编辑方式，函数执行入口为index.handler，这样在函数执行的时候会产生一个代码文件index.py，跟依赖包里面的index.py文件同名，两个文件会因覆盖合并而出错
graph图的结构和信息都存储在cell和用户对象中。
3）组中可递归的包含graph图模型的元素。 4）graph图的结构和信息都存储在cell和用户对象中。
自从HMM的理论被提出以来(Baum and Easo，1967)，它在语音信号处理及相关领域的应用范围变得越来越广泛，在语音识别领域起到核心角色的作用，它还广泛活跃精音的参数合成、语言理解、 机器翻译等其他领域。
我们这一步创建本体，实际上就是为此次要构建的知识图谱画了一个概念框架，它反映了人们对一个领域的认知。具体来说，它描述了图谱中有哪些类型的概念、概念之间存在怎样的关系、概念包含哪些属性。3.创建图谱 准备好数据，并创建好本体后，我们可以通过流水线配置，创建知识图谱。
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没关系，我们再翻译一下！ 网络线性规划应用场景丰富 助力高效求得问题最优解 网络线性规划是网络流理论与算法的核心，本质上是要充分利用和有效提升现有网络资源的能力，使系统的流量达到最大并有效运行。
MLM，可以翻译为“掩码语言模型”，实际上就是一个完形填空任务，随机Mask掉文本中的某些字词，然后要模型去预测被Mask的字词，示意图如下： 与从左到右的语言模型预训练不同，MLM 目标允许表征融合左右两侧的语境，从而预训练一个深度双向 Transformer。
关于这七层模型，有一个记忆口诀： All People Seem To Need Data Processing 翻译成英语是“似乎所有人都需要数据处理”。这一句话由七个英语单词组成，每一个的首字母正好是按第 7 层到第 1 层的首字母的顺序。
与我们在学习机器学习中的文字翻译Transformer架构很相似。
HTTP协议全称Hyper Text Transfer Protocol，翻译过来就是超文本传输协议，位于TCP/IP四层模型当中的应用层。HTTP协议通过请求/响应的方式，在客户端和服务端之间进行通信。这一切看起来很美好，但是HTTP协议有一个致命的缺点：不够安全。
DStreams 对 DStream 操作算子，比如map/flatMap ，其实底层会被翻译为对 DStream 中的每个RDD 都做相同的操作，因为一个 DStream是 由不同批次的RDD所构成的。
GPU 是单词 graphics processing unit 的缩写，中文通常会被翻译为：图形处理器 或 图形处理单元。 所以 WebGPU 从字面上可以简 单理解为：让浏览器(Web)拥有访问和使用 GPU 的能力。
6.运行管理资源释放 7.AscendCL去初始化 整理成图片形式如下： 单算子模型调用方式 单算子模型根据算子编译方式，分为在线和离线调用方式，主要步骤为： 先将自定义算子转换为单算子离线模型文件(*.om)，然后通过AscendCL接口加载单算子模型文件并运行。
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