，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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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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3.6”目录（机器不同，目录也有所不同，可以通过which命令来查找当前运行python是使用的那个目录的），然后编辑lzma.py文件。 将： from _lzma import * from _lzma import _encode_filter_properties, _d

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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Spark任务提交失败 Spark任务运行失败 JD BCS erver连接失败 查看Spark任务日志失败 Spark Streaming任务提交问题 Spark连接其他服务认证问题 Spark连接Kafka认证错误 SparkSQL读取ORC表报错 Spark WebUI页面上stderr和stdout无法跳转到日志页面

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traceback import model_service.log as log from model_service.spark_model_service import SparkServingBaseService from pyspark.ml.classification import

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DLI Spark 功能 通过DLI Spark节点执行一个预先定义的Spark作业。 DLI Spark节点的具体使用教程，请参见开发一个DLI Spark作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置DLI Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称

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Spark Core 日志聚合下，如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中

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当配置SparkSQL表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与SparkSQL表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以SPARK导出到sqlserver2014数据库为例。 在sqlserver201

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Spark输出 概述 “Spark输出”算子，用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储

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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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策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径，

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取DLI的基础镜像。 本示例使用Spark基础镜像为例，使用docker pull方式下载基础镜像到1中的容器镜像环境。 docker pull 基础镜像下载地址 基础镜像下载地址参考创建 自定义镜像 。 示例，Spark基础镜像下载： docker pull swr.xxx/dli

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ore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11

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ore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11

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MRS Spark 功能 通过MRS Spark节点实现在MRS中执行预先定义的Spark作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“_”、“-”、“/”

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当配置SparkSQL表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与SparkSQL表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以SPARK导出到sqlserver2014数据库为例。 在sqlserver201

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Spark Core 日志聚合下，如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中

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安装Spark 前提条件 您需要准备一台可访问公网的Linux机器，节点规格建议为4U8G及以上。 配置JDK 以CentOS系统为例，安装JDK 1.8。 查询可用的JDK版本。 yum -y list java* 选择安装JDK 1.8。 yum install -y java-1

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Spark输出 概述 “Spark输出”算子，用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储

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