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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地区名称缩写 表1 地区名称缩写 地区 英文缩写 其他 OT 北京 BJ 天津 TJ 重庆 CQ 上海 SH 广东 GD 海南 HI 广西 GX 云南 YN 山西 SX 河北 HE 内蒙古 NM 宁夏 NX 辽宁 LN 吉林 JL 黑龙江 HL 江苏 JS 浙江 ZJ 江西 JX

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地区名称缩写 表1 地区名称缩写 地区 英文缩写 其他 OT 北京 BJ 天津 TJ 重庆 CQ 上海 SH 广东 GD 海南 HI 广西 GX 云南 YN 山西 SX 河北 HE 内蒙古 NM 宁夏 NX 辽宁 LN 吉林 JL 黑龙江 HL 江苏 JS 浙江 ZJ 江西 JX

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国家名称缩写 表1 国家名称缩写 国家 英文缩写 阿富汗 AF 奥兰群岛 AX 阿尔巴尼亚 AL 阿尔及利亚 DZ 美属萨摩亚 AS 安道尔 AD 安哥拉 AO 安圭拉 AI 安提瓜和巴布达 AG 阿根廷 AR 亚美尼亚 AM 阿鲁巴 AW 澳大利亚 AU 奥地利 AT 阿塞拜疆

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查询资产集合的缩写 根据集合标识查询集合缩写。 调用方法 public String symbol(String collectionIndex) throws Exception 参数说明 参数 类型 说明 collectionIndex String 必填参数，集合唯一标识符，不能重复。

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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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查询资产集合的缩写 根据集合标识查询集合缩写。 调用方法 Symbol(collectionIndex string)(string, error) 参数说明 参数 类型 说明 collectionIndex String 必填参数，集合唯一标识符，不能重复。 以字母开头，支持字母、数字。

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查询资产集合的缩写 根据集合标识查询集合缩写。 调用方法 public function symbol(string $collectionIndex) throws Exception 参数说明 参数 类型 说明 collectionIndex String 必填参数，集合唯一标识符，不能重复。

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缩写关键字迁移 表1列出了Teradata支持的缩写关键字及其语法在GaussDB A和GaussDB(DWS)中对应的语法。 表1 缩写关键字列表 Teradata语法 对应的GaussDB A和GaussDB(DWS)语法 SEL SELECT INS INSERT UPD UPDATE

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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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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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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，如需更换Kerberos认证状态，建议重新创建MRS集群，然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务（MRS）无法公

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类）

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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