公式 公式组件用于将记录内的字段进行数据运算。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“公式”组件至表单设计区域，如图1。 图1 公式 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 计算方式：根据实际需求选择计算方式，支持求和、平均值、乘积和自定义等。

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公式计算 公式计算是一个只读组件，不允许手动改动，输入数据值后，根据配置好的计算公式，自动计算得到结果。 在表单设计页面，从“高级组件”中，拖拽“公式计算”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽公式计算组件到设计区并设置属性 标题：该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提

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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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计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题： 分析任务定义

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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参数类型 描述 name String 参数解释： 服务编排的公式名称。 取值范围： 不涉及。 category String 参数解释： 服务编排公式的类别。 取值范围： 不涉及。 format String 参数解释： 服务编排公式的调用格式。 取值范围： 不涉及。 description

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在金额数字输入框中，“默认值类型”设置为“公式编辑”，单击默认值公式中的“Fx公式编辑”，进入表达式编辑器。 设置计算公式为“PRODUCT(单价 , 数量)”，单击“确认”。 其中，单价和数量为子表单中的数字输入框组件。 图3 设置计算公式 返回主表单，选中总金额组件，“默认值类型”设置为“公式编辑”，单击

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IoTA.01010041 公式错误 错误码描述 公式错误。 可能原因 资产模型的分析任务属性中，计算公式填写错误，如语法错误等。 处理建议 请根据公式错误提示进行修正。 父主题： 资产建模相关错误码

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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。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习

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自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的

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自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型

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IoTA.01020301 公式语法错误 错误码描述 公式语法错误。 可能原因 校验资产分析任务属性的分析任务公式语法时，出现了公式语法错误。 处理建议 请根据界面提示的语法错误原因对公式进行调整。 父主题： 资产建模相关错误码

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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最近一次模型训练执行的时间。 目标优化算法 创建超参优化服务时选择的目标训练工程。 模型训练工程描述 超参优化服务的描述信息，支持通过单击“”重新编辑。 创建训练任务，详细请参考模型训练。 删除训练任务。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。

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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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