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SAP Data Intelligence API执行出错的排错之道

使用HTTP GET访问SAP Data Intelligence graph API时,遇到500 internal server error的错误: 返回SAP Data Intelligence Modeler,发现graph实例执行状态处于Dead: 找到具体引起错误的process:Object Store 下载diagnosis information找到错误根源:Graph failure: SyntaxError: unexpected end of JSON input 本文来自云栖社区合作伙伴“汪子熙”,了解相关信息可以关注微信公众号"汪子熙"。

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SAP Data Intelligence API如何获得Access Token - no authentication means found

试图使用postman访问SAP Data Intelligence graph API时,遇到401 unauthorized的错误:no authentication means found API url:https://vsystem.

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SAP Data Intelligence Graph使用浏览器访问的url规范

假设我想使用浏览器访问这个处于运行状态的Graph实例: 将其Runtime handle抄下来:43d854735c3b48a0b786905154c44817 https://vsystem.

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在SAP Data Intelligence Modeler里创建新的pipeline

新建一个graph: 保存: 将Processing下面的Data Generator这个Operator拖拽到graph的编辑区域,点击<>符号开始编辑脚本: 可以查看自动生成的JavaScript代码: 这个Generator生成的随机数需要一个输出,这里我们选择terminal operator: 将data Generator的outport绑定到terminal的inport: 执行: 在终端上看到打印的输出: 本文来自云栖社区合作伙伴“汪子熙”,了解相关信息可以关注微信公众号"汪子熙"。

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SAP Data Intelligence Modeler里的Kafka Producer和Kafka Consumer

首先本地将kafka的docker容器镜像下载到本地并运行: docker search kafka docker pull spotify/kafka docker run --name kafka3 spotify/kafka docker ps命令,查看tcp端口号: 新建一个gra...

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从SAP Leonardo到SAP Data Intelligence

Jerry之前的文章介绍过,我所在的团队曾经用SAP Leonardo上的机器学习服务,开发了一系列消费这些服务的原型应用: 如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API 如何对SAP Leonardo上的机器学习模型进行重新训练 SAP Leonardo图片处理相关的机器学习服务在SAP智能服务场景中的应用 最近我们开发的一个原型应用,包含了微信小程序,SAP Conversation AI同SAP Cloud for Customer的集成,需要把用户在微信小程序里同SAP Conversation AI的对话记录里的关键词提取出来。

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SAP Leonardo Machine Learning处于deprecated状态的API和其替代者

我在api.sap.com上发现很多Machine Learning相关的API都已经标注为deprecated状态了: https://api.sap.com/api/topic_detection_api/resource ![](https://imgconvert.

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QA Systems and Deep Learning Technologies – Part 1

QA systems can interpret a user's questions described in natural language and return concise and accurate matched answers by searching in the heterogeneous corpora or QA knowledge bases.

Cloud CNN semantics Developer_blog RNN DNN QA systems Deep learning Language_technology

Machine Learning-based Web Exception Detection

The next-generation web intrusion detection technology based on machine learning technology is expected to make up for the deficiency in the tradition

web Machine Security information learning anomaly detection intrusion

测试集 , 训练集和验证集的区别

测试集 , 训练集和验证集的区别

HTTPS 测试 Machine test 神经网络 learning

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM) 简介

  受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,简称RBM)是由Hinton和Sejnowski于1986年提出的一种生成式随机神经网络(generative stochastic neural network),该网络由一些可见单元(visible unit,对应可见变量,亦即数据样本)和一些隐藏单元(hidden unit,对应隐藏变量)构成,可见变量和隐藏变量都是二元变量,亦即其状态取{0,1}。

算法 机器学习 函数 配置 Machine Deep learning Restricted Boltzmann

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