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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行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语 存储方

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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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机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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数学函数 数学函数概览 abs acos asin atan bin bround cbrt ceil conv cos cot1 degrees e exp factorial floor greatest hex least ln log log10 log2 median negative

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多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 已发布区域：北京四、北京二

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数学函数 数学函数概览 abs acos asin atan bin bround cbrt ceil conv cos cot1 degrees e exp factorial floor greatest hex least ln log log10 log2 median negative

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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数学函数 ** 输入：** 1 expr1 ** expr2 输出： 1 expr1 ^ expr2 MOD 输入：MOD 1 expr1 MOD expr2 输出： 1 expr1 % expr2 NULLIFZERO 可以使用tdMigrateNULLIFZERO参数来配置NULLIFZERO迁移。

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准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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的算链建模示例，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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数学函数概览 DLI 所支持的数学函数如数学函数所示。 表1 数学函数 函数 命令格式 返回值 功能简介 abs abs(DOUBLE a) DOUBLE或INT 取绝对值。 acos acos(DOUBLE a) DOUBLE 返回给定角度a的反余弦值。 asin asin(DOUBLE

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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产工人、各种生产机器等。 约束条件：解决问题过程中的约束条件，例如每台机器不能连续生产20小时，每个工人不能连续工作16小时等。 优化目标：待解决的问题目标，例如最大化生产利润、最低运营成本等。 优化求解 把问题的输入，即需求、资源、约束条件、求解目标用一定的数学模型表示出来，然

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回数字类型。Flink SQL所支持的算术运算符如表3所示。 表3 算术运算符 运算符 返回类型 描述 + numeric 所有数字类型 返回数字。 - numeric 所有数字类型 返回负数。 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类

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数学函数概览 DLI所支持的数学函数如数学函数所示。 表1 数学函数 函数 命令格式 返回值 功能简介 abs abs(DOUBLE a) DOUBLE或INT 取绝对值。 acos acos(DOUBLE a) DOUBLE 返回给定角度a的反余弦值。 asin asin(DOUBLE

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SQL数学函数 功能描述 数学函数为标量函数中的一种，只支持数值类型的字段，能够实现对数值进行取整、取绝对值、求余等功能，具体请参考表1。 在数学运算中，如果表达式里涉及的操作数皆为整数，那么SQL将会采用整数运算，否则便会切换到浮点运算。您可以将其中一个操作数转换为FLOAT类

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数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留n位小数；如果n不存在，则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留

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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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实例的读权重。 读权重可支持的设置范围为0~100。 只读实例挂载后默认承载全部可分离的只读请求，如果需要重新分配读写请求，可通过设置读权重来实现。 设置了实例的读权重后，主实例和只读实例将按照以下公式处理读请求。 主实例处理读请求：主实例读权重/主实例和只读实例读权重总数 只读

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在这种配置中，通过“权重”参数，可以设置这3条解析记录在解析响应消息中所占比重，实现将用户的访问按比例路由到各个 服务器 上。 权重解析对解析请求的负载均衡更为精确，本章节将介绍如何配置权重解析。 约束与限制 目前最多支持对20条同 域名 同线路的记录集配置权重。 权重解析规划 网站有3台

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