针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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GaussDB (DWS)后台还通过算子并行执行、指令在寄存器并行执行、及LLVM动态编译剪枝冗余的条件逻辑判断，助力数据查询性能提升。 行列混合存储 GaussDB(DWS)支持行存储和列存储两种存储模型，用户可以根据应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。 行列混合存储引擎可以同

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GaussDB(DWS)后台还通过算子并行执行、指令在寄存器并行执行、及LLVM动态编译剪枝冗余的条件逻辑判断，助力数据查询性能提升。 行列混合存储 GaussDB(DWS)支持行存储和列存储两种存储模型，用户可以根据应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。 行列混合存储引擎可以同

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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Loop）交互式开发方式进行模型调测。 图1 ML Studio 亮点特性2：丰富的预置算子 MLS提供了丰富的预置算子，覆盖了机器学习建模全流程，包含数据分析、数据处理、特征工程、模型构建、模型评估和模型应用等多种算子类型，可极大程度地增强算法代码的可复用性，减少开发者的模型构建成本并提升开发效率。

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对于二级分区表指定一级分区的查询语句，不支持对二级分区键的过滤条件进一步剪枝。 为了支持分区表剪枝，在计划生成时会将分区键上的过滤条件强制转换为分区键类型，和隐式类型转换规则存在差异，可能导致相同条件在分区键上转换报错，非分区键上无报错。 静态剪枝支持的典型场景具体示例如下： 比较表达式 --创建分区表

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要至少包含一个分区键字段，对于含有多个分区键的分区表，包含任意分区键子集即可。目前分区表动态剪枝仅支持PBE场景和参数化路径场景。 PBE动态剪枝 参数化路径动态剪枝 父主题： 分区剪枝

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子集即可。 静态剪枝支持范围如下所示： 支持分区级别：一级分区、二级分区。 支持分区类型：范围分区、间隔分区、哈希分区、列表分区。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式、数组表达式。 目前静态剪枝不支持子查询表达式。 为了支持分区表剪枝，在计划生成时会

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段，对于含有多个分区键的分区表，包含任意分区键子集即可。目前分区表动态剪枝仅支持PBE（Prepare/Bind/Execute）场景和参数化路径场景。 PBE动态剪枝 参数化路径动态剪枝 父主题： 分区剪枝

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感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗

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选择引擎类型以及模型保存格式。 ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具，开发算法模型。 当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，且您开发的模型需保存为“.pb”或“

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数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗

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Gallery中，共享给其他用户使用。 “资产集市 > 算法”：共享了算法。 AI Gallery的算法模块支持算法的共享和订阅。在AI Gallery的“算法”中，可以查找您想要的算法，订阅满足业务需要的资产，最后推送至ModelArts控制台使用。也可以将个人开发的算法分享发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。

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联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

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进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型，用于

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化，以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的AI应用交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型为终点。当应用上线后，随着时间的推移，会出现模型漂移的问题。新的数据和新的特征在已有的模型上表现会越来越差。在

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MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练) M

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MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练) M

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