可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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指标分类 主机OS指标 AOM主机OS指标详情请参考指标总览 SAP系统指标 SAP系统指标分为SAP HANA指标、SAP NetWeaver ABAP与Java应用指标，详情请参考表1、表2： 表1 SAP HANA指标 指标组 指标名 指标含义 单位 database_version

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资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置，该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景，将企业的知识储备按一定依据（如：业务类型或职能等）划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径：

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场景分类 在场景分类页面自动化运维已定义了服务场景的类型，具体如下： 故障处理 日常巡检 软件部署 云服务场景 通用场景 父主题： 设置

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选择“数据安全 > 数据分类”，在“分类规则”页签中，单击“新建”。 系统弹出“新建分类”对话框，填写相关配置，完成创建分类规则。支持按模板创建（内置）规则和自定义规则两种方式。 图1 配置分类规则 表1 配置分类规则参数说明 配置 说明 分类类型 即规则所属分类，支持内置（按模板添加）和自定义添加。

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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yter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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单击“操作”列的。 停用设备分类 停用设备分类后，此分类在“容量规划”、“资产台账”和“库房管理”界面中不显示。当上级分类被停用后，所有下级分类均被停用。 单击“操作”列的。 删除设备分类 当设备分类调整，不再需要某些设备分类时，可执行此操作。 单击“操作”列的。 在弹出的“删除分类”对话框中，填写“删除原因”，单击“确定”。

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管理分类映射 自定义基础设施类型后，需将资产类型和新的基础设施类型进行映射，以便将“组态配置”中采集到的新类型的基础设施数据同步到“资产台账”。 前提条件 已具备“分类映射”的操作权限。 已创建新的基础设施类型，具体操作请参见管理设备分类。 操作步骤 选择“运营管理 > 资产管理

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分类中，单击“编辑”，您可对基本信息、新闻发布权限以及自定义显示列表进行变更。 删除分类 在“新闻中心”页面，单击左侧“分类管理”。 单击需要删除分类右侧的按钮，单击“删除分类”，如图4所示。 图4 删除分类 删除分类前需要将该分类下的新闻全部删除后，才可删除该分类。 父主题： 新闻管理

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