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检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作电子表格文档的基础库，支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片 (表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写支持，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。
参数说明：上一次分页查询结果中最后一条记录的ID，在上一次分页查询时由物联网平台返回获得。分页查询时物联网平台是按marker也就是记录ID降序查询的，越新的数据记录ID也会越大。若填写marker，则本次只查询记录ID小于marker的数据记录。若不填写，则从记录ID最大也就是最新的一条数据开始查询。
参数说明：分页查询时每页显示的记录数。 取值范围：1-50的整数，默认值为10。 marker 否 String 参数说明：上一次分页查询结果中最后一条记录的ID，在上一次分页查询时由物联网平台返回获得。分页查询时物联网平台是按marker也就是记录ID降序查询的，越新的数据记录ID也会越
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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求已成功 错误码 请参见错误码。 父主题： 资产管理
华为云计算 云知识 学习Python编程需要什么基础：数据类型 学习Python编程需要什么基础：数据类型 时间：2021-03-25 19:55:10 Python支持的标准数据类型主要有如下几种： 数字：如整型（123）、布尔型（True/False）、浮点型（1.23） 字符串（String）：如
量在内存中的操作其实是需要经过2个步骤的：找出与变量名相对应的内存地址。根据找到的地址，取出该地址对应的内存空间里面的值进行操作。2.指针指针的特殊之处在于：指针变量相对应的内存空间存储的值恰好是某个内存地址。这也是指针变量区别去其他变量的特征之一。例如某个指针的定义如下：int
delay(1000);} 不仅掌握的模拟量基本读取，也能知道其应用，例如电池电量测量，环境亮度监测等一系列涉及到具体机器人各环节的基础知识点。 从原有枯燥的单片机知识点融合到机器人细节设计的实际调试。 C和C++的区别，电脑C++编程和嵌入式C编程，代码如何保持相似的风格。
在没有同步的情况下，编译器、处理器以及运行时等都可能对操作的执行顺序进行一些意想不到的调整。在缺乏足够同步的多线程程序中，要想对内存操作的执行顺序进行判断，几乎无法得出正确的结论。 1.1 失效数据 NoVisibility 展示了在缺乏同步的程序中可能产生错误结果的一种情况：失效数据。当读线程查看
协议的实现，Java 都提供了丰富的 API 来支持网络编程。然而，随着网络技术的发展，安全问题日益突出，如何保障 Java 网络编程的安全性成为了一个亟待解决的问题。 本文将讨论 Java 网络编程中的常见安全性问题，并提供相应的解决方案和代码示例。 1. 网络编程中的常见安全性问题 1.1 数据传输的加密问题
本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在创建Notebook的“子目录挂载”路径。若默认没有填写，则忽略。
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
附录 各模型支持的最小卡数和最大序列 Ascend-vLLM推理常见问题 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
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