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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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关系与特征，并高效完成标注。 数据处理 数据处理是 数据湖 中数据管理的重要部分。可以通过数据处理，将用户的原始数据转换成目标模型数据格式。 时序数据标注 标注是KPI异常检测非常重要的数据，可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率，在无监督学习中做算法验证评估： 监督学习：使用标

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洞信息和基线配置，实时同步官网更新的漏洞库匹配漏洞特征，帮助用户及时发现主机安全隐患。 移动应用安全 对用户提供的安卓、鸿蒙应用进行安全漏洞、隐私合规检测，基于静态分析技术，结合数据流静态污点跟踪，检测权限、组件、网络等APP基础安全漏洞，并提供详细的漏洞信息及修复建议。 二进制成分分析

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止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警，但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警 波动性告警只针对非请求量类指标，这类告警的特点是指标曲线没有触及阈值线，如图4所示。 图4 波动性告警 告警进入条件：局部看曲线波动变大，或者长期看相比历史数据持续降低或升高。

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对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 图片标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标注页面。单击任意一张图片，进入图片标注界面。 用鼠标框选图片中的物体所在区域，然后在弹出的对话框中选择标签颜色，输入标签名称，例如此示例中的“y

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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根据实际业务情况，开启“检测范围”中的检测项。 表3 检测项说明 检测项 说明 深度检测 防护同形字符混淆、通配符变形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等深度反逃逸。 说明： 开启“深度检测”后，WAF将对深度反逃逸进行检测防护。 header全检测 默认关闭。关闭状

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是否启用样本收集。可选值如下： true：启用样本收集（默认值） false：不启用样本收集 confidence_scope String 关键样本置信度范围，用中划线隔开最小值和最大值。比如：“0.10-0.90”。 description String 任务描述。 engine_name String

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对接，降低开发者开发难度，提升开发效率。 针对时序数据的优化 针对物联网数据具备的显著时序特征，IoT数据分析服务在数据存储及数据分析上做了大量的优化。比如海量时间线能力，单实例支持10万线，数据存储压缩比20:1，以及多种时间维度的聚合计算能力。

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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所有输出数据（用户物品特征、特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集）的存储都路径，文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。

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公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1, 0, 0]表示，1用向量[0,1,0]表示，2用向量[0, 0, 1]表示，此即为onehot编码。

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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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实时数据，需要运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例

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