情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。

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请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

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用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“交并比”、“精准率”、

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请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

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年度报告 节能评估设置 单击【节能评估设置】，进入设置页面。 此设置不对用户开放，输入厂家密码后，才会显示该设置入口。 图3 节能评估 创建评估期 单击【新增】，选择时间，创建节能评估期。当前评估期发布后，才能再次【新增】创建新的评估期。 图4 创建节能评估期 评估期设置 单击【

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迁移评估 数据库迁移上云前需要进行充分地评估和验证。 根据待迁移数据的现状和未来业务规模，分类进行评估和准备，详细信息如表1所示。 表1 迁移前评估和准备 评估项 说明 迁移数据量与DDM、RDS的实例规格 关于源数据库数据拆分，建议采用先垂直拆分，后水平拆分的方式。 对于源My

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训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精

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ProxyMode：集群Proxy模式，字符串类型 ELB：是否依赖ELB，布尔型 } 上述文件中每个字段的评估规则如下： 表1 评估规则 字段 评估规则 Kubernetes版本 如果是1.21以下版本，推荐U CS 集群主要发行版本（例如1.21，随着时间发展会发生变化

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重新评估 前提条件 “项目状态”为“进行中 待确认目标数据库”。 被冻结的账号，不能使用该功能。 Microsoft SQL Server为源库不支持该功能。 操作场景 将对当前评估任务进行重新评估，包括动态SQL评估、工作量评估、对象转换统计、不兼容语法的TOP、系统对象。 操作步骤

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风险预防 资产管理 漏洞管理 基线检查

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风险提示 OMS 根据源端厂商对象存储服务和华为云对象存储服务接口及协议，进行认证和一致性校验，涉及MD5、SHA1、CRC64以及基于MD5的HMAC算法的使用，存在因源端发生hash碰撞，导致要迁移的数据和实际迁移的数据不一致的风险，为确保数据一致性，可以在迁移后再次对源端、目的端数据进行完整的内容校验。

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风险预防 漏洞管理 基线检查 容器镜像安全

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风险控制 操作场景 支持通过应急策略功能进行风险控制。 安全云脑的应急策略功能可以联动CFW/WAF/VPC安全组对源IP进行封堵和解封。 当护网和重保过程中有情报需要进行单个IP或多个IP进行批量阻断时候，可以通过该功能进行全策略封堵。 操作步骤 登录安全脑控制台，并进入目标工作空间管理页面。

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 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

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DBSS：基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库的安全。 合规与隐私保护 合规中心：为您提供全方位的合规遵从性指导和资源 云审计 服务 CTS ：提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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如果识别结果正确，可对模板作进一步评估，详情请见评估模板。 评估模板 通过上传测试图片，在线评估模板识别并提取结构化文字的能力。 首先在“应用开发>评估”页面右侧选择与待评估模板对应的原模板，然后选择本地上传测试图片或者上传在线图片，评估模板。 图4 评估模板 本地上传图片 默认进入“

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训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精

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训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括

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并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“精准率”、“召回

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规格评估 如何查看评估失败原因？ 为什么不能手动选择主机规格和磁盘类型？ 主机评估失败，没有匹配合适的规格，如何处理？ 评估镜像失败，该规格不支持Windows镜像，如何处理？ 支持规格评估的数据库类型 主机评估策略推荐逻辑说明

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