企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、uniquecheck、intargetlist、predpush等。下面简要说明一下其中重要的几个规则的使用场景： 案例环境准备 为了便于规则的使用场景演示，需准备建表语句如下：

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush。下面简要说明一下其中重要的几个规则的使用场景：

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush。下面简要说明一下其中重要的几个规则的使用场景：

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush等。下面简要说明一下其中重要的几个规则的使用场景：

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高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场，支持用户订购后，下载到推理框架中使用。

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如何调整推理参数，使模型效果最优 推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考：

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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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案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为： 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group by

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案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 agg_t1的表定义为： 1 create table agg_t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group

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FE”。 运行超参：模型参数是模型内部的配置变量，参数值可以根据数据自动估算。参数是机器学习的关键，通常从过去的训练数据中总结得出。超参区别于参数，是模型外部的配置，必须手工设置和调整，可用于帮助估算模型参数值。请勾选“超参优化”，第一列设置超参名称，第二列设置超参类型。第三列和

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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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案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为： 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group by

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案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为： 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group by

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目标。 优化方法 超参优化方法： smac bayesian random grid 超参名称 超参名称，可根据算法自定义设置。 超参类型 超参的类型，请根据实际情况选择超参类型。 超参范围 超参的取值区间，请根据实际需要设置超参最小值和最大值。 使用多进程 超参优化过程是否启动多进程，默认开启。

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通过调整模型参数对异常告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，导致预测的数据不够准确，出现误告警，可以通过调整模型参数，对生成的异常告警进行调优。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 调优配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。

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提取超类 此重构允许您选定现有类的成员创建新的超类。这与内联超类相反。 执行重构 在代码编辑器中，将光标放置在要将其成员提取到超类中的任何位置。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Extract Superclass。 在打开的Extract Superclass对话框中，提供重构参数。

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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g(x)，选择l(x)/g(x)最大化时对应的超参作为下一组搜索值。 表2 TPE算法的参数说明 参数 说明 取值参考 num_samples 搜索尝试的超参组数 in

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调整应用程序中的一些参数，并且重启服务器达成禁用UDP的效果。 通过对业务历史报文数据的统计学习，建立正常业务包大小的正态分布图，由此可以清晰识别出超大或超小包攻击报文。 父主题： UDP反射放大攻击安全排查

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