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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指标 指标是一种文本组件，用于在可视化页面中显示指标数据。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“指标”组件至画布空白区域，如图1。 图1 指标 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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基础指标：容器指标 介绍通过CCE的kube-prometheus-stack插件或者自建K8s集群上报到AOM集群容器指标的类别、名称、含义等信息。 表1 CCE/自建K8s集群容器指标 Target名称 Job名称 指标 指标含义 serviceMonitor/monitoring/coredns/0

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基础指标：Modelarts指标 介绍Modelarts通过Agent上报到AOM的指标。 表1 Modelarts通过Agent上报到AOM的指标 指标类别 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 CPU ma_container_cpu_util CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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基础指标：虚机指标 介绍通过ICAgent上报到AOM的虚机指标的类别、名称、含义等信息。 表1 虚机指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 网络指标 aom_node_network_receive_bytes 下行Bps 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。

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基础指标：IoTDA指标 介绍IoTDA服务上报到AOM的监控指标，包括指标的类别、名称、含义等信息。 表1 IoTDA服务监控指标 指标类别 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 设备总数 iotda_device_status_onlineCount 在线设备数 统计租户在当前实例/资源空间下的在线的设备数量

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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指标分类 主机OS指标 AOM主机OS指标详情请参考指标总览 SAP系统指标 SAP系统指标分为SAP HANA指标、SAP NetWeaver ABAP与Java应用指标，详情请参考表1、表2： 表1 SAP HANA指标 指标组 指标名 指标含义 单位 database_version

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。 刷新频率 指标数据的刷新频率。开发者或运维者可以依据指标的刷新频率，合理设置衍生指标的调度频率。 指标应用场景 描述指标的应用场景。 关联技术指标类型 下拉选择与业务指标关联的技术指标类型，包含衍生指标和复合指标。 关联技术指标 下拉选择与业务指标关联的技术指标。 度量对象 衡量该指标的度量字段。

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指标说明 本章节介绍您在使用IVR分析系统前需要了解的指标信息，便于更好地使用系统。 表1 IVR分析涉及指标 指标类别 指标名称 概念说明 指标说明 指标计算公式 业务指标 直达量 电话按最短路径到达该节点的量。 您到达某个业务节点之前，未使用过*，#键，则视为直达。 直达量=访问量-冲浪量。

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指标查询 批量查询指标结果 父主题： API

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、颜色。设置主指标数值的字号和颜色。 副指标 设置副指标文本字号和颜色。 指标单位 设置指标的单位的位置、名称、字号和颜色。 表4 样式配置-指标布局 名称 说明 指标展现形式 支持左右滑动和换行平铺两种方式。 每行最多个数 设置指标看板上每行指标块的个数。 指标间分割 支持无、分割线两种方式。

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指标管理 查询指标列表 查询主机监控维度指标信息 父主题： 云资源监控

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隐藏/显示指标数据 选择指标后，在“操作”列中单击，可将该指标数据在当前图表中隐藏。在“操作”列中单击，可将该指标数据在当前图表中展示。或显示的是指标数据的实时状态。 为指标添加告警规则 选择指标后，在“操作”列中单击，可为该指标创建告警规则。 复制指标数据 选择指标后，在“操作”列中单击，可复制该指标数据。

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通过“全量指标”或“按普罗语句添加”方式选择一个或多个关注的指标。 通过“全量指标”方式选择指标 图1 通过“全量指标”方式选择指标 监控条件设置的详细说明请参见添加指标图表详情填写说明。 选择某个关注的指标后，可根据条件属性过滤显示指标。例如，不同的RDS实例均有CPU使用率指标，用户需要查看特定RDS实例类型的CPU使用率指标。具体操作如下：

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