评估测评 通过评估任务、评估模型对测评工具、通用能力评估、岗位能力评估、能力项的管理进行测训一体。 入口展示 图1 入口展示 创建评估任务 操作路径：人才发展-评估测评-评估模型-新建 图2 新建评估任务 图3 填写评估任务信息&设置 图4 选择测评工具 测评进展跟踪 人才发展-

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您也可以关闭调度手动执行效果评估作业。 指标类型 推荐服务效果评估指标，通过指标后的下拉框选择系统自置指标。您可以单击添加指标，单击该指标后的删除指标。 点击PV率 点击UV率 效果评估作业运行完成之后会在页面下方生成评估结果图表，方便您查看近期的评估效果。 父主题： 智能场景

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删除评估项目 功能介绍 删除评估项目。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/evaluation-proj

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。 单击迁移工具评估框中的“查看评估表”，进入迁移工具评估页面。 在主机页签，可以看到所有主机资源列表。 如果需要评估列表中所有“待评估”状态的主机，单击“批量评估”按钮，在弹出的对话框中单击“确定”，即可对所有“待评估”状态的主机进行风险评估。 如果仅需要评估部分主机，可以在列

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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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数据质量差，或学习率设置过大，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减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导

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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。

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删除评估项目 删除项目不可恢复，请谨慎操作。 被公安冻结的评估项目信息不能被删除，其他冻结类型可删除。 前提条件 评估项目的“项目状态”应为“完成 创建迁移项目”或“进行中 待确认目标数据库”、“已停止”，或者“失败”。 评估任务当前没有关联的迁移项目。 操作步骤 登录UGO控制台。

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评估前准备 用户权限 用户需拥有创建UGO评估项目的对应权限。具体权限，可参见权限管理进行设置。 网络准备 源数据库与UGO服务的网络是否打通，目前UGO连接源库仅支持公网连接。 源数据库的防火墙需要放通UGO服务的访问，使得UGO可以正常访问本地数据库。 源数据库的访问白名单限

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在“IP列表”区域中单击“IP授权”。 图1 历史扫描IP列表 勾选网关设备，在操作栏单击“授权” 。 单击“立即评估”，对授权的公网IP手动执行风险评估。 除了手动创建评估任务，华为乾坤默认每天定时对已授权的公网IP进行风险评估。 图2 出口网关公网IP管理 父主题： 互联网暴露面风险监测

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规则评估结果 当触发规则评估后，会生成相应的评估结果（PolicyState）。 使用JSON表达式来表示一个评估结果，如表1所示。 表1 规则评估结果-JSON表达式格式 参数 定义 说明 domain_id 账号ID 用于区分用户。规则评估结果的domain_id不会为空。 resource_id

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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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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下： 在“离线作业”的“效果评估”页签，单击左上方“创建”，进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。

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业务低峰期进行评估。 GoldenDB为源库时，建议使用CN节点上用户来创建评估任务。 约束限制 源数据库为MySQL或GoldenDB时用户名称不支持特殊字符，包括单引号、双引号、反斜杠等。 同一套源库中UGO不支持评估同名的重载函数。 每个用户最多支持10评估任务配额。 操作步骤

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创建评估项目 功能介绍 创建评估项目。评估项目分2个阶段：采集、评估。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/evaluation-projects

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触发规则评估 操作场景 触发规则评估的方式包括自动触发和手动触发。 自动触发 新创建一个合规规则时，会触发此规则的评估任务。 合规规则更新时，会触发此规则的评估任务。 合规规则被重新启用时，会触发此规则的评估任务。 当触发类型为“配置变更”时，合规规则范围内的资源发生变更，则会将该规则应用到此资源上，进行评估。

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订阅列表”，进入订阅列表页面。 图1 进入订阅列表页面 单击待自评估遵从包名称左侧的按钮，展开遵从包信息。展开后，在租户自评估栏操作列单击“自评”，进入自评估页面。 图2 自评估 在租户自评估页面，对每个检查项进行自评。 图3 自评估界面 如需上传附件，可单击评估项目的“查看附件 > 附件上传”，上传相关的凭据信息。

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dataframe”下SX和TX的值。 单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明，如表4所示。

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模型使用CV2包部署在线服务报错 问题现象 使用CV2包部署在线服务报错。 原因分析 使用OBS导入元模型，会用到服务侧的标准镜像，标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定

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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 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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查询评估项目详情 功能介绍 查询评估项目详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/evaluation-pro

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