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获取可共享程序列表 接口描述 获取当前操作系统可以被共享的程序窗口列表。 注意事项 前置条件:已经建立与OpenEye的WebSocket连接，且处于视频通话中。 方法定义 OpenEyeCall.prototype.getAppList = function(callbacks)
修订记录 表1 修订记录 发布日期 修订记录 2023-10-30 第一次正式发布。
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 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。
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于tra
创建项目 时序预测学件，目前封装在模型训练服务的JupyterLab平台中。可通过在项目中创建JupyterLab环境，体验时序预测学件服务。 时序预测学件支持同时对多指标进行预测。 在模型训练服务首页，单击界面左上角的“创建项目”图标。 弹出“创建项目”对话框。请根据实际情况，配置如下参数：
ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置
关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1
创建训练作业 图29 确定创建 创建AI应用：待训练作业状态为“已完成”后（注：使用示例数据，此步骤用时约为20分钟，其他数据请以实际训练时间为准。），访问ModelArts AI应用控制台，单击“创建”进入创建AI应用界面。 图30 进入创建AI应用界面 创建AI应用：按下图所
快速卸载 卸载解决方案前，请先确保OBS桶中无数据，否则解决方案将卸载失败。 手动卸载 删除在线服务：访问ModelArts 在线服务控制台，按下图所示，依次单击“更多”“删除”，在弹出的确认窗口中单击“确定”。 图1 删除在线服务 图2 确认删除在线服务 删除AI应用：访问ModelArts
Oracle WebLogic wls9-async反序列化远程命令执行漏洞（CNVD-C-2019-48814） 2019年04月17日，华为云应急响应中心检测到国家信息安全漏洞共享平台（China National Vulnerability Database，CNVD）发布的Oracle
修改目标数据引用变量名，以免和源数据引用变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间引用变量名的区分。 目标操作流变量名 修改目标操作流变量名，以免和源操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。 单击图标，运行“绑定迁移前的目标数据”代码框内容。
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
分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 “环境变量” 设置环境变量，注入环境变量到容器实例。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息，如明文密码。 “部署超时时间” 用于设置单个模型实例的超时时间，包括部署和启动时间。默认值为20分钟，输入值必须在3到120之间。 “添加模型版本进行灰度发布”
在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gall
OFFSET NON ALIGN 支持值过滤 支持时间过滤 UDF查询目前不支持对对齐时间序列“(Aligned Timeseries)”进行查询，若在SELECT子句中选择的序列中包含对齐时间序列时，会提示错误。 带“*”查询 假定现在有时间序列“root.sg.d1.s1”和“root
OFFSET NON ALIGN 支持值过滤 支持时间过滤 UDF查询目前不支持对对齐时间序列“(Aligned Timeseries)”进行查询，若在SELECT子句中选择的序列中包含对齐时间序列时，会提示错误。 带“*”查询 假定现在有时间序列“root.sg.d1.s1”和“root
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