GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、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

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01 了解 了解华为对话机器人服务的产品介绍、应用场景、使用限制，有助于更好的使用对话机器人服务。 产品介绍 什么是对话机器人 适用场景 使用限制 基本概念 03 入门 对话机器人提供以下场景，帮助用户更快的创建对应的机器人。 快速入门 如何快速创建一个问答机器人 如何使用Postman调用CBS服务

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机器翻译服务接口说明 文本翻译 语种识别 文档翻译任务创建 文档翻译状态查询 父主题： API

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MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。随着机器学习的发展，人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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智能问答机器人简称 QABot ，可提供智能对话引擎，通过对机器人知识的配置，可以让机器人回答不同的问题。配置后，您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用，比如智能客服、通讯软件、公众号等，以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人，目前提供的智能问答机

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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，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

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基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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编辑关系 填写完信息，单击“保存”。 删除关系 右键单击关系曲线，选择“删除”，即可删除当前关系曲线。 选中关系曲线，使用快捷键“delete”也可删除当前关系曲线。 图9 删除关系 保存本体 本体的所有概念节点和关系曲线均编辑完成后，单击编辑界面右上角保存图标，或使用快捷键“ctrl

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遗留缺陷DI=遗留致命缺陷个数*10+遗留严重缺陷个数*3+遗留一般缺陷个数*1+遗留提示缺陷个数*0.1 缺陷累计三曲线 累计三曲线指累计发现缺陷/累计解决缺陷/累计遗留缺陷的趋势曲线。 累计遗留缺陷=累积发现缺陷-累计解决缺陷。 缺陷每日吞吐 所选时间区间内，统计每日发现、解决的缺陷数。

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供数据支撑。 操作步骤 登录华为云 区块链 引擎服务管理控制台。 单击左侧导航栏中的“服务管理”，选择华为云区块链引擎页签。 请根据实际情况按如下方式进入区块链浏览器页面。 基于华为云资源部署的华为云区块链引擎服务： 单击服务名称，进入服务概览页面。 选择左侧导航栏中的“区块链浏览器”。

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次性存储所

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多详细信息。 性能分析 通过曲线图查看性能数据走势，了解性能状况。 区块性能：选择“区块”页签，查看区块数量随时间的增加趋势，鼠标移动至曲线图上可查看各时间点区块数量的具体值。 交易性能：选择“交易”页签，查看交易数量随时间的增加趋势，鼠标移动至曲线图上可查看各时间点交易数量的具体值。

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linear：变化曲线是一个线性linear函数f(x) = f_0 +变化速率*x。 cubic：变化曲线是一个三次变迁Cubical transition函数f(x)=Ax3+B*x2+Cx+D，约束梯度在开始和结束时必须为零。 sinusoidal：变化曲线是一个正弦变迁Sinusoidal

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多详细信息。 性能分析 通过曲线图查看性能数据走势，了解性能状况。 区块性能：选择“区块”页签，查看区块数量随时间的增加趋势，鼠标移动至曲线图上可查看各时间点区块数量的具体值。 交易性能：选择“交易”页签，查看交易数量随时间的增加趋势，鼠标移动至曲线图上可查看各时间点交易数量的具体值。

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标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注

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遗留缺陷DI=遗留致命缺陷个数*10+遗留严重缺陷个数*3+遗留一般缺陷个数*1+遗留提示缺陷个数*0.1 缺陷累计三曲线 累计三曲线指累计发现缺陷/累计解决缺陷/累计遗留缺陷的趋势曲线。 累计遗留缺陷=累积发现缺陷-累计解决缺陷。 缺陷每日吞吐 所选时间区间内，统计每日发现、解决的缺陷数。

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遗留缺陷DI=遗留致命缺陷个数*10+遗留严重缺陷个数*3+遗留一般缺陷个数*1+遗留提示缺陷个数*0.1 缺陷累计三曲线 累计三曲线指累计发现缺陷/累计解决缺陷/累计遗留缺陷的趋势曲线。 累计遗留缺陷=累积发现缺陷-累计解决缺陷。 缺陷每日吞吐 所选时间区间内，统计每日发现、解决的缺陷数。

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