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着深远的影响。它是重要的水资源，提供了大量的饮用水和灌溉水。同时，长江也是中国重要的内河航道，对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多，是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括：1. **中华鲟**：这是一种生活在长江中上游的大型鱼类，以其巨大的体型和古
Boolean 是否仅统计输入字符的Token数 true：仅统计输入字符串的Token数； false：统计输入字符串和推理过程产生字符的总Token数。 响应参数 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tokens List<String> 分解出的Token列表。 token_number
插件配置，对应查询需要运行时传值的参数。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来，每个
示例如下： 去除“参考文献”以及之后的内容：\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容，去除“0 引言”之前的内容，引言之前的内容与知识无关：[\s\S]{0，10000}0 引言 针对pdf的内容，去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容：[\s\S]{0，10000}
营安全，以及更广义的安全合规遵从。 租户：负责云服务内部的安全，安全地使用云。华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全
深感敬佩。在宋朝的生活中，李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物，新的气候，甚至新的疾病。但是，他从未放弃，他始终坚信，只要他坚持下去，他就能适应这个新的世界。在宋朝的生活中，李晓也找到了新的目标。他开始学习宋朝的书法，尝试理解这个时代的艺术。他还开始学习宋朝的医学，尝试理解这
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个
有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）： 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能，帮助用户在无需编写代码的情况下，
平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。
cnop噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 ensemble_noise_perlin_scale
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。
Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者（无代码开发经验），
明确任务需求 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题
用户问题，作为运行Agent的输入。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来，
为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 标注图片类数据集、标注视频类数据集 发布图片、视频类数据集 评估图片、视频类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估
{1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 训练CV大模型
在Agent开发平台上，用户可以构建两种类型的应用： 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。 缺点：大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能
{1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 训练NLP大模型
{1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 训练预测大模型
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