带宽曲线 功能介绍 带宽曲线 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/aad/domains/waf-info/flow/bandwidth 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domains 否 String 不传时代表全部 域名 value_type

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添加问答型对话机器人 问答型对话机器人可根据用户的具体问题给出具体答案，回答的内容更基于知识而不是用户目的。 在添加问答型对话机器人时，您需要事先增加问答组，问答组与任务机器人中的领域效果类似，用于专门解答特定业务的问题，例如咨询产品资费问题。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务> 知识管理

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如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况，可能意味着模型训练状态不正常： Loss曲线上升：Loss上升的原因可能是由于数据质量差，或者学习率设置得过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线：上升

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建横向训练型作业？ 如何创建横向评估型作业？ 如何创建纵向联邦学习作业？ 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。 已发布区域：北京四、北京二 如何创建联邦预测作业？

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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"2882", "1~2s" : "0", "200~500ms" : "0", "2~3s" : "0", "3~4s" : "0", "4~5s" : "0", "500ms~1s" : "0", "50~200ms"

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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不支持规格变更。 不支持迁移。 不支持自动恢复功能。 由于Fp1型、Fp1c型云服务器包含FPGA卡，在云服务器关机后仍然收费。如需停止计费，请删除弹性云服务器。 后续处理 弹性云服务器创建成功后，可以通过FPGA加速型云服务器提供的硬件开发套件（HDK）和应用开发套件（SDK），进行AEI（Accelerated

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处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这

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图像加速G系列 图形加速增强型G6v 图形加速增强型G6 图形加速增强型G5 图形加速增强型G3 图形加速型G1 计算加速P系列 计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售） 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相关操作链接： 适用于GPU加速实例的镜像列表

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如何使用kAi1s加速型云服务器 购买与使用kAi1s加速型云服务器的流程如下： 创建云服务器，详细步骤，请参考自定义购买E CS 。 在“规格”设置时，选择kAi1s加速型相关规格。 在“镜像”设置时，可以选择“公共镜像”和“私有镜像”。 公共镜像：已经默认安装了CANN 3.1.0

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[不需设置]标识模型是否正在训练。 label "char"[] 模型的目标任务： S: startup time T: total time R: rows M: peak memory 目前受模型性能限制，推荐{S, T}或{R}。 max bigint[] [不需设置]标识模型各任务标签的最大值，用于触发重新训练。

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[不需设置]标识模型是否正在训练。 label "char"[] 模型的目标任务： S: startup time T: total time R: rows M: peak memory 目前受模型性能限制，推荐{S, T}或{R}。 max bigint[] [不需设置]标识模型各任务标签的最大值，用于触发重新训练。

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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[不需设置]标识模型是否正在训练。 label "char"[] 模型的目标任务： S: startup time T: total time R: rows M: peak memory 目前受模型性能限制，推荐{S, T}或{R}。 max bigint[] [不需设置]标识模型各任务标签的最大值，用于触发重新训练。

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提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）。这些类别，对应到后面的特征选择、算法推荐，会有不同的策略，有效提升模型的构建效率。

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字体粗细：轴标签文本的字体粗细。 角度：轴标签文本的倾斜角度。 数据类型：坐标轴对应的字段的数据类型。可以选择数值型、类目型、时间型、log型。 分割数：当“数据类型”为“数值型”或“时间型”时，显示标签的数量会根据设置的“分割数”做自适应显示。当“数据类型”配置为其他值时，该配置项不生效。

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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自建消息通知服务成本高，接口使用复杂，学习曲线高，融于业务时间周期长。 稳定可靠 消息在多数据中心冗余，Topic支持透明迁移。消息推送失败，可以设置消息推送到SMN进行持久化。服务单节点故障，请求会自动迁移到可用节点。 关键业务使用对消息通知服务的稳定性和可靠性要求很高，需要解决消息不丢问题，并能提供多种措施保障业务的连续性。

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智能运维，提供智能阈值机制，基于机器学习动态阈值告警，提升监控效率。 端侧分析，支持移动APP和Browser性能指标分析和崩溃分析等，实现应用全端掌控。 事务洞察，支持自动发现事务性能问题，智能筛选，完成根因探究。 中间件监控，无需额外安装其他插件，即可在AOM界面监控关系型数据库、分布式缓存服务等中间件的运行状态及各种指标。

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