default="True", description="是否在训练过程中保存并使用精度最高的模型，而不是最新的模型。默认值True,保存最优模型。在一定误差范围内，最优模型会保存最新的高精度模型")), wf.AlgorithmParameters(na

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moduleA），那么其压缩包要求满足如下结构： 图2 压缩包结构要求 即在压缩包内有一层以模块名命名的文件夹，然后才是对应类的Python文件，通常下载下来的Python库可能不满足这个要求，因此需要重新压缩。同时对压缩包的名称没有要求，所以建议可以把多个模块的包都压缩到一个压缩包里。至此，已

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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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在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生

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ion CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 确保CCE集群运行的不是最旧版本 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” 系统会自动为您的华为云CCE任务部署安全更新和补丁。如果发现影响华为云CCE平台版本的安全问题，华为云会修补该

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如何获取Spark Jar包？ 华为提供开源镜像站（网址为https://mirrors.huaweicloud.com/），各服务样例工程依赖的jar包都可在华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载。 本地环境使用开发

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从输出端口移动至下一节点 图4 连线结束位置 进行算子连线。 算子之间具有数据的流入流出关系，如果源算子与目标算子的输出输入端口数量都为1，则直接连线，如图4所示。 鼠标右键单击读取数据算子，选择“设置参数”，如图5所示在右侧滑出的参数设置窗口填写输入路径， 例如“/home/ma-user/work/

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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自定义镜像 应用场景 通过下载 DLI 提供的基础镜像再按需制作自定义镜像，将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。

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提供Python语言的API。 按不同的模块分，Spark Core和Spark Streaming使用上表中的API接口进行程序开发。而SparkSQL模块，支持CLI或者ThriftServer两种方式访问。其中ThriftServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。 s

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套餐包简介 ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训

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DFS的路径，<topic>指读取kafka上的topic名称，<brokerList>指Kafka服务器IP地址。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/lib”，而Spark Streaming

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MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipynb格式保存，实质上是一段代码，对应Notebook中的一个Cell。

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Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://spark.apache.org/docs/3.1.1/quick-start.html 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学

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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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然后进入作业开发页面，拖动DLI Spark节点到画布并单击，配置节点的属性。 图3 配置节点属性 关键属性说明： DLI队列：DLI中创建的DLI队列。 作业运行资源：DLI Spark节点运行时，限制最大可以使用的CPU、内存资源。 作业主类：DLI Spark节点的主类，本例的主类是“org.apache

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Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://spark.apache.org/docs/3.1.1/quick-start.html 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学

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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults

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ux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark

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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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