执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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在哪里可以进行课程学习？ 订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的微认证”个人中心，进行对应微认证学习。如图1。 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的微认证”，进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证

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存储费用：自动学习作业的数据通过 对象存储服务 （OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。 综上，运行自动学习作业的费用 = 计算资源费用（2.43 元） + 存储费用 示例：使用专属资源池运行自动学习作业。计费项：标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习的图像分

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表1 设置曲线图展示参数 操作名称 说明 操作步骤 显示或隐藏曲线图 系统默认设置为显示所有曲线图。用户可根据实际需要设置显示或隐藏“出租率与客户发展趋势”、“系统客户价值迁移”曲线图。 显示曲线图：使“出租率与客户发展趋势”或“系统客户价值迁移”后面的按钮为状态。 隐藏曲线图：使“

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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大小和颜色设置。 曲线图 应用示例：曲线图组件以折线或曲线形式展示多条数据变动趋势，方便您分析比较数据的变动情况。可按小时/天/月的周期进行数据统计和展示，例如，展示多个空压站房近7天每天的用电单耗。 图44 曲线图-1 添加组件：在左侧组件列表中，找到“曲线图”组件，将该组件拖到画布中。

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关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时，需要配置被叫路由。

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linear：变化曲线是一个线性linear 函数f(x) = f_0 +变化速率*x. cubic：变化曲线是一个三次变迁Cubical transition 函数f(x)=Ax3+B*x2+Cx+D，约束梯度在开始和结束时必须为零. sinusoidal：变化曲线是一个正弦变迁Sinusoidal

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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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for(150)这两种写法是等价的。 不同分区DDL的执行代价各不相同，由于在执行分区DDL过程中目标分区会被锁住，用户需要评估其代价以及对业务的影响。一般而言，分割（Split）、合并（Merge）的执行代价远大于其他分区DDL，与源分区的大小正相关；交换（Exchange）的代价主要源于Global索引的重

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for(150)这两种写法是等价的。 不同分区DDL的执行代价各不相同，由于在执行分区DDL过程中目标分区会被锁住，用户需要评估其代价以及对业务的影响。一般而言，分割（Split）、合并（Merge）的执行代价远大于其他分区DDL，与源分区的大小正相关；交换（Exchange）的代价主要源于Global索引的重

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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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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遗留缺陷DI=遗留致命缺陷个数*10+遗留严重缺陷个数*3+遗留一般缺陷个数*1+遗留提示缺陷个数*0.1 缺陷累计三曲线 累计三曲线指累计发现缺陷/累计解决缺陷/累计遗留缺陷的趋势曲线。 累计遗留缺陷=累积发现缺陷-累计解决缺陷。 缺陷每日吞吐 所选时间区间内，统计每日发现、解决的缺陷数。

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请单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够，不能完成机器的智能学习，或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”，仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后，单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中，服务器处

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调用API提交训练作业后，能否绘制作业的资源占用率曲线？ 调用API提交训练作业后，您可登录ModelArts控制台，在“模型训练 > 训练作业”中，单击“名称/ID”进入“训练作业详情”页面的“资源占用情况”模块，查看作业的资源占用率曲线。 父主题： API/SDK

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表store_sales的统计信息估算结果集的大小以及每种join方式的执行代价，然后对比选出执行代价最小的执行计划。 正如前面所说，执行代价计算都是基于一定的模型和统计信息进行估算，当因为某些原因代价估算不能反映真实的cost的时候，我们就需要通过guc参数设置的方式让执行计划倾向更优规划。

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表store_sales的统计信息估算结果集的大小以及每种join方式的执行代价，然后对比选出执行代价最小的执行计划。 正如前面所说，执行代价计算都是基于一定的模型和统计信息进行估算，当因为某些原因代价估算不能反映真实的cost的时候，我们就需要通过guc参数设置的方式让执行计划倾向更优规划。

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编辑关系 填写完信息，单击“保存”。 删除关系 右键单击关系曲线，选择“删除”，即可删除当前关系曲线。 选中关系曲线，使用快捷键“delete”也可删除当前关系曲线。 图8 删除关系 保存本体 本体的所有概念节点和关系曲线均编辑完成后，单击编辑界面右上角保存图标，或使用快捷键“ctrl

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