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云知识 什么是智能问答机器人 什么是智能问答机器人 时间：2020-09-16 14:52:09 智能问答机器人简称 QABot ，可帮助企业快速构建、发布和管理智能问答机器人系统。能够快速应用至售后自动回答、坐席助手、售前咨询机器人等场景。 提供问答引擎、机器人管理平台来方便客户快

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如果候选码多于一个，则选定其中的一个为主码，也就是主键。 如果非主属性B函数依赖于构成某个候选关键字的一组主属性A，而且A的任何一个真子集不能被B函数依赖，则称B完全函数依赖于A；反之，若B函数能依赖于A的真子集，则称B部分函数依赖A。 表的行的唯一标识的候选关键字。一个表只有一个主关键字。主关键字又可以称为主键。

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华为云ModelArts模型管理和部署上线 华为云ModelArts模型管理和部署上线 时间：2020-11-26 10:22:28 本视频主要为您介绍华为云ModelArts模型管理和部署上线的操作教程指导。 步骤： 准备数据-创建训练作业-模型管理-部署上线。 云监控 服务 CES 华为

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云知识 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间：2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上人和车的位置。

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从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间：2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。 语音识别 、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个

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使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 推理部署最佳实践 使用自定义镜像创建AI应用 推理服务访问公网 推理服务端到端运维 查看更多 收起 ModelArts-产品相关介绍 更快的普惠AI平台 ModelArts产品文档

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临的挑战、极“快”致“简单”的模型训练。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握AI模型训练原理及实现过程。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 AI开发痛点分析 第3节 ModelArts介绍 第4节 图像分类Demo演示 第5节 自动学习Demo演示 第6节 课程总结

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访问店铺 密竹机器人流程自动化软件 密竹机器人自动化软件是一个机器人开发和运行平台，可在此平台上开发并适合企业需求的机器人软件。 访问店铺 RPA+AI咨询与实施服务 RPA+AI可以代替企业中大量操作繁琐、规则明确、重复度高的工作，“人机协作”是未来趋势，让机器人做它能做的，让

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elArts的主要关键技术和应用案例。 内容大纲： 1、了解AI开发与传统软件开发有什么不同; 2、如何解决训练数据的问题; 3、运用自动学习，快速上手AI。 听众收益： 1、了解AI开发全流程； 2、了解AI落地过程中所需要解决的核心问题； 3、了解ModelArts的主要能力以及如何快速将AI落地。

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管理的清晰度。 公共参数 在API设计环节中，公共请求参数扮演着基础而灵活的角色，支持配置于“query”（查询字符串）、“path”（路径）或“header”（头部）等多个位置，以适应多样化的接口需求。开发者能够直接调用预定义的公共参数，有效加速了请求参数的标准化构建过程。此外

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API轻松设计一个API接口。 在线体验 帮助文档 服务咨询 如何在CodeArts API中设置请求参数？ 在设计和实现API时，合理使用各种类型的参数对于确保API的健壮性和可维护性至关重要。以下介绍四种常用的参数类型：Query 参数、Path 参数、Header 参数以及Cookies，并提供配置示例。

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更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 华为云服务-网络服务 HCIA-Cloud Service V2.2系列课程。本课程主要讲述华为云网络服务-虚拟私有云、弹性负载均衡、 虚拟专用网络 、云专线、对等连接的介绍、功能及使用。 立即学习 最新文章 青云职上 群英有为 | 助力区域打造人才高地，龙岗双选会顺利举办！

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割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。 d) 资

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第一种融合路线是KG增强LLM，可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例，一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG

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采集函数ucb的调节参数，可理解为上置信边界 float，一般不建议用户修改 xi 采集函数poi和ei的调节参数 float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每

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通，如何解决？ 答：在目标机器上执行“telnet 代理机ip”，检查代理机和目标机器间的网络连通性。 编排好的作业，能否在执行时再选择执行机，填入脚本参数等内容？ 在创建作业时，如需在每次执行作业时填入脚本参数，确认执行目标实例等，则需要配置全局参数，并在作业步骤中引用。 操作步骤

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