首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Agile PLM API创建项之间的关系:无效参数

Agile PLM(Product Lifecycle Management)是一种用于管理产品生命周期的软件解决方案。它提供了一套API(Application Programming Interface)来与Agile PLM系统进行集成和交互。在使用Agile PLM API创建项之间的关系时,如果出现无效参数的情况,可能是由于以下原因:

  1. 参数错误:在使用API时,可能会传递错误的参数,例如错误的项ID、类型或属性值。这可能导致无效参数的错误。
  2. 数据不一致:如果在Agile PLM系统中存在数据不一致的情况,例如项ID不存在或项类型不匹配等,使用API创建项之间的关系时可能会出现无效参数的错误。
  3. 权限限制:Agile PLM系统可能对API的访问权限进行了限制。如果当前用户没有足够的权限来创建项之间的关系,API调用可能会返回无效参数的错误。

为了解决无效参数的问题,可以采取以下步骤:

  1. 检查参数:仔细检查传递给API的参数,确保其正确性。确保项ID、类型和属性值等参数的准确性和一致性。
  2. 数据验证:在使用API之前,可以先对Agile PLM系统中的数据进行验证。确保所需的项ID存在,并且项类型与API要求的类型匹配。
  3. 权限管理:确保当前用户具有足够的权限来执行API操作。如果权限不足,可以联系系统管理员进行权限调整。

需要注意的是,由于本回答要求不提及特定的云计算品牌商,因此无法提供腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。但是,腾讯云可能提供与Agile PLM集成相关的解决方案,您可以在腾讯云官方网站或咨询腾讯云客服获取更多信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

实施PLM系统,企业信息化重要一环

业界权威机构对于PLM内涵定义是:PLM不仅仅是技术,还是业务解决方案一体化集合;协同地创建、使用、管理和分享与产品相关智力资产;包括所有产品/工厂定义信息,如MCAD、AEC、EDA、ALM分析...PLM与ERP、SCM、CRM之间是协同关系。利用PLM提供服务,尤其在复杂产品如装备制造业,ERP等本身价值能更好地得到体现。现有的企业信息系统,如ERP等与PLM之间并不能相互替代。...相反,它们之间不论在技术层面还是实施层面都构成了协同关系PLM对整个协同过程起调配作用,其他信息系统是支撑基础。...大多数PLM系统对CAD、MCAD和ECAD、办公系统、和ERP/MRP系统提供接口,有专门API,可用C、C++、宏语言、Java语言编程。用标准化数据格式实现数据交换,如STEP或XMI。...Windchill 甲骨文Agile JIRA SAP思爱普PLM 国外PLM软件厂商,达索、西门子、PTC垄断高端市场,通过并购整合,拓展产品线、探索新领域,在 CAD/CAE/CAM/CAPP/PLM

1.1K30

NLP 论文领读|改善意图识别的语义表示:有监督预训练中各向同性正则化方法

pre-training,在这篇工作中,作者先是研究了 isotropization和supervised pre-training (fine-tuning)之间关系,然后提出了两种简单有效各向同性正则化方法...之间相互作用。...理想各向同性是向量在特征空间内均匀分布,即特征向量各维度相互之间具有零协方差和均匀方差,可以表示为一个具有均匀对角线元素和零非对角线元素协方差矩阵。...图片 参数设置 论文中方法使用 PLM 为 BERT 和 RoBERTa,取 CLS 位置输出作为公式(3)中表示,用逻辑回归做分类,通过验证集选择合适参数参数设置如表4所示。...图片 总结 这篇论文先分析了 PLM 在意图识别任务上微调后、其特征空间各向异性,然后提出了分别基于对比学习和相关矩阵两种正则,以在微调中增加模型特征空间各向同性,并且给模型在 few-shot

1.2K20
  • Jenkins参数化构建 - (多任务并串联参数传递)

    业务需求:提供一个API 接口给开发同事用于传参,然后将参数再传给测试组对应接口。其实这个接口就起到一个数据中转作用,接收参数 - 转发参数。...注意下面几个配置含义: Current build parameters: 当前job参数 predefined parameters: 预定义参数 Build on the same mode...3)使用Jenkins API接口,以POST方式进行传参, 上面所参数jenkins任务对应API接口为: http://******:19090/job/*****_Docker_Automated_Tests...所以就可以将下面这个Jenkins API接口给开发同事,用于调用这个参数进行上面相关参数推送了。...(这就是给开发API接口地址) 另外注意一点:上面在使用curl -X POST方式访问Jenkins API接口时候,默认没有跟Jenkins用户和密码,默认是使用anonymous

    3.3K51

    使用 Docker、Kubernetes 和 Azure DevOps 实现 DevOps

    另一重要因素就是 Agile 团队有跨功能技能: 编码技能(前端,API 还有数据库)、测试技能、以及业务技能。这些促进了需要一同工作并且开发出色软件的人们之间沟通。...通过专注于提升市场和开发团队之间沟通以及尽早发现问题,Agile 将软件开发提升到下一个等级。 就我个人而言,在 Agile 模型中与一些让人激动团队一起工作是一个非常美妙体验。...2.3 微服务架构装备 当我们尝试转向微服务架构,我们开始开发一些小型 API 而不是大型应用程序带来挑战是什么呢? 运维变得更重要了。...我把 Agile 和 DevOps 看做帮助我们提高如何开发出色软件两种阶段。它们不是竞争关系,但是一起使用能够帮助我们构建令人惊叹软件产品。...DevOps 中的人指的是文化以及创造一个出色心态 一种促进开放交流以及快速反馈文化,一种创造高质量软件文化。 Agile 则帮助在市场和开发团队之间架设桥梁。

    1.1K51

    人大团队研究:面向文本生成,预训练模型进展梳理

    最近,一由中国人民大学团队完成预印本论文 Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey,概述了在用于文本生成 PLM 主题中取得主要进展...对于受句子或短段落约束 PLM,它们不太能够准确地对文档中长期依赖进行建模。考虑到这一挑战,分层 BERT 被提出用来学习具有自注意力句子之间交互以进行文档编码。...通过对比学习微调模型擅长区分句子对是否相似。通过这种方法,PLM 被迫理解两个句子之间位置或语义关系,从而获得更好表示。...此外,还可以利用两个优化器分别更新 PLM 和初始模块参数,以解决两个模块之间差异。 还有其他方法可以指导微调过程。例如,强化学习可用于通过不可微度量直接指导模型,例如 ROUGE。...模型压缩 尽管具有大规模参数 PLM 在文本生成方面取得了成功,但这些模型在资源受限环境中部署具有挑战性。因此,研究如何以少量参数实现竞争性能是有意义

    37810

    提升PLM实体与关系理解,ERICA一个框架就够了

    实验结果表明,ERICA在不引入额外神经网络参数前提下,仅仅对PLM进行少量额外训练,就可以提升典型PLM(例如BERT 和 RoBERTa)在多种自然语言理解任务上(包括关系抽取、实体类别区分、问题回答等...为了解决这个问题,一些研究人员试图改进 PLM 架构、预训练任务等,以更好地理解实体之间关系。...但是它们通常只对文本中句子级别的单个关系进行建模,不仅忽略了长文本场景下多个实体之间复杂关系,也忽略了对实体本身理解,例如图1中所展现,对于长文本来说,为了让PLM更加充分理解地单个实体,我们需要考虑该实体和其他实体之间复杂关系...PLM之外任何参数,并且对于任意模型均能够适配,具体,作者采用了两个经典PLM:BERT和RoBERTa,并对其进行一定时间post-training,最后在文档级关系抽取、实体类别区分、问题回答等任务上进行了测试...具体结果如下: a) 文档级关系抽取,模型需要区分文档中多个实体之间关系,这需要PLM对实体间关系有较好理解。

    46110

    中文预训练模型!| 哈工大 && 科大讯飞 提出多任务预训练模型LERT(含源码)

    「以上工作大多数只关注在PLM中含有几种语言特征,而没有仔细分析各个特征对模型整体影响,以及针对不同任务特征之间关系」。此外,实现相对复杂,因为结构知识不能直接应用到plm中。  ...为了解决上述问题,本文利用传统自然语言处理方法显式地包含更多语言知识,为模型预训练创建弱监督数据。...基于掩模语言模型,LERT在词性标注、命名实体识别和依赖关系解析三种语言任务基础上进行训练,形成多任务预训练方案。...形式上,损失缩放参数由当前训练步长t和缩放 T_* 控制着每项语言任务学习速度。  具体来说,在这篇论文中,设 T_* 分别为POS、NER和DEP特征总训练步长1/6、1/3和1/2。...实验结果  对十汉语自然语言理解任务进行了实验,实验结果表明,「LERT算法能够显著提高各种预训练语言模型性能」。

    1.6K10

    ERICA:提升预训练语言模型实体与关系理解统一框架

    实验结果表明,ERICA在不引入额外神经网络参数前提下,仅仅对PLM进行少量额外训练,就可以提升典型PLM(例如BERT 和 RoBERTa)在多种自然语言理解任务上(包括关系抽取、实体类别区分、问题回答等...为了解决这个问题,一些研究人员试图改进 PLM 架构、预训练任务等,以更好地理解实体之间关系。...但是它们通常只对文本中句子级别的单个关系进行建模,不仅忽略了长文本场景下多个实体之间复杂关系,也忽略了对实体本身理解,例如图1中所展现,对于长文本来说,为了让PLM更加充分理解地单个实体,我们需要考虑该实体和其他实体之间复杂关系...PLM之外任何参数,并且对于任意模型均能够适配,具体,作者采用了两个经典PLM:BERT和RoBERTa,并对其进行一定时间post-training,最后在文档级关系抽取、实体类别区分、问题回答等任务上进行了测试...具体结果如下: a) 文档级关系抽取,模型需要区分文档中多个实体之间关系,这需要PLM对实体间关系有较好理解。

    74740

    全方位分析大模型参数高效微调,清华研究登Nature子刊

    一个工作 BitFit 指出,仅通过优化模型内部并冻结其他参数,该模型仍然可以在多个基准测试中重现超过 95% 参数微调性能。...另一个有价值观察是,不同偏置在模型适应期间可能具有不同功能。 除了手动或启发式地对要更新参数进行指定之外,我们还可以去学习这样指定。...Delta 参数可以迁移到情感分析任务上并取得优异表现,这表明文本生成任务可能是一更复杂任务,解决该任务所需要语言能力可能包括了情感分析能力。 ...超大型 PLM 通常作为服务发布,即用户通过与模型提供者公布 API 交互来使用大模型,而不是本地存储大模型。...另一方面,当中心达模型梯度对用户不可用时,Delta Tuning 仍然能够通过无梯度黑盒算法,仅调用模型推理 API 来优化大型 PLM

    83320

    揭秘大模型背后机理,清华49页长文全方位分析参数高效微调方案Delta Tuning

    一个工作 BitFit 指出,仅通过优化模型内部并冻结其他参数,该模型仍然可以在多个基准测试中重现超过 95% 参数微调性能。...另一个有价值观察是,不同偏置在模型适应期间可能具有不同功能。 除了手动或启发式地对要更新参数进行指定之外,还可以去学习这样指定。...参数可以迁移到情感分析任务上并取得优异表现,这表明文本生成任务可能是一更复杂任务,解决该任务所需要语言能力可能包括了情感分析能力。...超大型 PLM 通常作为服务发布,即用户通过与模型提供者公布 API 交互来使用大模型,而不是本地存储大模型。...另一方面,当中心达模型梯度对用户不可用时,Delta Tuning 仍然能够通过无梯度黑盒算法,仅调用模型推理 API 来优化大型 PLM

    2.6K31

    突破PLM「不可能三角」

    例如,与具有 8B 和 62B 参数模型变体相比,具有 540B 参数 PaLM 在许多任务上准确率都有了大幅提升。...尽管没有 PLM 实现不可能三角中所有三个属性,但它们中许多已经获得了其中一两个功能: 中等规模 PLM(P1 + P3):这些语言模型具有中等规模,参数小于 10 亿,能够有效地进行调优和部署。...当前都有哪些弥补方法 由于不可能三角关系存在,研究者采取不同措施来解决。可总结如下: 巨大模型规模(缺少 P1)。当 SL-PLM 显示出极好小样本学习能力以及微调后性能强大,就会发生这种情况。...知识蒸馏在创建更有效模型方面非常有效,但性能却略有降低。...为此,我们可以利用目标任务独特属性,例如性能对训练数据规模依赖更少、零 / 小样本和监督学习性能之间差距更小等。

    55620

    结构生物学没失业!深度评估AlphaFold 2:「蛋白质功能预测」水平不足|NeurIPS 2022

    针对此,研究者探究了三种流行PLM表征能力:ESM-1b(单序列PLM)、MSA-Transformer(多序列比对PLM)和 Evoformer(基于结构PLM),尤其关注Evoformer能力...其中蛋白质序列-结构-功能关系使得基于序列机器学习方法在结构和功能预测上取得很大成功,这些方法可以从氨基酸 (AA) 序列推断蛋白质结构和功能。...亿级别参数大规模蛋白质语言模型通过自监督学习方法已经成为AI预测蛋白质功能最主流做法。...虽然这三个模型使用不同参数大小和数据集进行训练,但我们认为比较结果仍然很有价值,因为它们是目前最先进PLM。...3、零样本突变效应预测:这是一蛋白质级别的预测任务,通过对比分配给突变残基似然可能性与分配给野生型可能性之间差建立与蛋白质适应度景观之间关系。此子任务仅考虑单点突变数据。

    47020

    Github | TextBox(妙笔)-一款很妙文本生成开源库

    算法主要涵盖两任务: 无条件(无输入)生成 有条件(Seq2Seq)生成,包括机器翻译、文本摘要、对话系统等 TextBox 总体架构是这样: 我们再来看下 TextBox 四大特色。...TextBox 还包含多种文本生成模型,涵盖基于 VAE、GAN、RNN 或 Transformer 模型以及预训练语言模型(PLM类别。 可扩展且灵活框架。...如果要改变参数,比如 rnn_type 等,只需根据需要设置其他命令参数: python run_textbox.py --rnn_type = lstm --max_vocab_size = 4000...如果你是通过 pip 安装了 TextBox,则可以创建一个新 python 文件,通过调用 api 即可实现模型训练和测试。...使用预训练语言模型 TextBox 支持应用部分预训练语言模型(PLM)进行文本生成。以GPT-2 为例,下面将展示如何使用 PLM 进行微调。

    1.2K20

    AgileConfig 轻量级配置中心 1.5 发布 - 支持多环境配置

    AgileConfig 从发布到现在,收到不少同学 issue 说需要多环境支持。也就是一个应用在不同环境下可以配置不同配置。...db \ -d kklldog/agile_config:release-1.5.0 节点运行起来后,在配置管理界面的右上角即可切换环境。...找到数据库 agc_setting 表,对其中 id = environment 行进行修改。配置名称之间使用英文输入状态逗号分隔。...为环境单独配置数据库 AgileConfig 默认情况下会把所有的配置都存储在 db:conn 指定数据库下面。但是对于多环境来说,集中式配置存储显然不太合适。...Install-Package AgileConfig.Client -Version 1.2.1 在配置文件上指定环境参数,如果不配置那么默认为 DEV 环境。

    64020

    学习抗体高变异性语言

    作者评估了特征-结构之间关系在一致性(通过在各个组中平均TM分数和余弦相似性之间Spearman等级相关性来衡量)以及区分能力(通过第一个和最后一个组之间TM分数差来衡量)。...选择中位数而不是最接近模板可以在查询和模板之间特征质量变化时提供一定稳健性。除了基础PLM外,我们还将AbMAP与DeepAb、OmegaFold和AlphaFold进行了比较。...评估了AbMAP基于预测整体准确性以及其复现顶级真实结果能力。对于整体分析,作者计算了预测得分和真实得分之间Spearman秩相关系数,并对这些相关系数进行了平均,涵盖了五个能量函数类别。...值得注意是,ProtBert模型具有更多参数,因为ProtBert特征维度(1024)是AbMAP四倍大(256)。作者计算了每个残基结果,并在表2中报告了总体统计数据。...AbMAP-B在每个残基表位预测中实现了最高整体准确性。虽然ProtBert准确性与AbMAP相似,但由于较大特征维度,它使用了更多模型参数

    16610

    从BERT、XLNet到MPNet,细看NLP预训练模型发展变迁史

    MLM任务灵感来自于人类做完形填空。挖去文章中某些片段,需要通过上下文理解来猜测这些被掩盖位置原先内容。 训练目标之二,是预测输入两句话之间是否为上下文(NSP)二分类问题。...(随后研究者对预训练模型探索中证明,NSP任务过于简单,对语言模型训练作用并不是很大) 通过这两个任务和大规模语料训练,BERT语言模型可以很好学习到文本之间蕴含关系。...如何在尽可能少参数量下,取得和大模型接近效果,同时训练/预测速度翻倍,是很实际很有价值课题。...机构huggingface开发transformers工具包,堪称预训练模型大礼包,囊括了10几种火热模型。 ? 种类齐全且api接口实现统一、调用简单,是pytorch框架与BERT最佳组合。...作为tf2.0官方高阶api,Keras简洁特性始终拥有超高人气。 ?

    1.7K10

    五分钟了解制造业核心5大系统联系

    上一篇,我们通过了解了MES和MOM关系。本篇,我们来快速了解一下制造行业核心5大系统MES、ERP、WMS、PLM和SCADA究竟有怎么样关系,它们是如何连接。...从ERP开始信息化 图片来源:后厂造 上图粗略描述了MES、ERP、WMS、PLM和SCADA五大系统之间连接关系。...由于ERP应用经验,企业已经有了很多订单信息和基础数据,这个时候总不能在MES系统中再重复创建一遍吧。...因此,MES和ERP集成至关重要。 产品管理:PLM系统 随着企业发展,需要设计一些面向市场新产品。...参考资料 后厂造,《五大系统之间数据共享》 作者:周旭龙 出处:https://edisonchou.cnblogs.com 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文链接

    52120

    NLP新宠 | 浅谈Prompt前世今生

    模板参数不再直接取PLM参数,而是有自己独立参数,可以通过下游任务训练数据进行调整。 目前连续prompts方法大致可以分为下面几种: Prefix Tuning....Prefix Tuning最开始由Li等人提出,是一种在输入前添加一串连续向量方法,该方法保持PLM参数不动,仅训练合适前缀(prefix)。...它形式化定义是,在给定一个可训练前缀矩阵 和一个固定参数化为 PLM对数似然目标上进行优化。 其中 指的是所有神经网络层在第i个时间步连接。...并且,该方法使用BiLSTM输出来表示prompt embeddings,以便让prompt tokens之间有一定交互。...为了增强生成模板表示能力,该方法还插入了几个虚拟token,这些虚拟tokenembeddings可以和PLM参数一起被调整,PTR模板token既有实际token也有虚拟token 。

    1.4K10
    领券