placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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交叉表格 交叉表可以显示表中某个字段的汇总值，并对同类数据合并。其中一组列在表的左侧，另一组列在表的上部。行和列的交叉处可以对数据进行求和汇总计算。本文为您介绍如何为交叉表添加数据并配置样式。 约束限制 行表头用于生成左侧行，允许维度和度量。 列表头用于生成上方列，允许维度和度量。

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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2，详情请见升级固件版本。 当前主要支持的难例发现算法如下。 图片分类 CrossEntropyFilter(threshold_cross_entropy) 原理： 根据推理结果的交叉熵，判断熵是否小于交叉熵，小于则为难例。 输入： 推理结果prediction classes list，例如[class1-score

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2，详情请见升级固件版本。 当前主要支持的难例发现算法如下。 图片分类 CrossEntropyFilter(threshold_cross_entropy) 原理： 根据推理结果的交叉熵，判断熵是否小于交叉熵，小于则为难例。 输入： 推理结果prediction classes list，例如[class1-score

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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优化（执行计划）的影响，请参见调优手段之统计信息和调优手段之GUC参数。 5、查询执行 根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性，将影响查询执行效率。 调优手段之统计信息 GaussDB 优化器是典型的基于代价的优化(Cost-Based Opti

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优化（执行计划）的影响，请参见调优手段之统计信息和调优手段之GUC参数。 5、查询执行 根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性，将影响查询执行效率。 调优手段之统计信息 GaussDB优化器是典型的基于代价的优化 (Cost-Based Opt

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优化（执行计划）的影响，请参见调优手段之统计信息和调优手段之GUC参数。 5、查询执行 根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性，将影响查询执行效率。 调优手段之统计信息 GaussDB优化器是典型的基于代价的优化(Cost-Based Opti

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优化（执行计划）的影响，请参见调优手段之统计信息和调优手段之GUC参数。 5、查询执行 根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性，将影响查询执行效率。 调优手段之统计信息 GaussDB优化器是典型的基于代价的优化 (Cost-Based Opt

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Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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划）的影响，请参见调优手段之统计信息和调优手段之GUC参数。 5、查询执行 根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性，将影响查询执行效率。详见调优手段之底层存储。 调优手段之统计信息 GaussDB优化器是典型的基于代价的优化 (Cost-Based

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划）的影响，请参见调优手段之统计信息和调优手段之GUC参数。 5、查询执行 根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性，将影响查询执行效率。详见调优手段之底层存储。 调优手段之统计信息 GaussDB优化器是典型的基于代价的优化 (Cost-Based

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影响，请参见调优手段之统计信息和调优手段之GUC参数。 5、查询执行 根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性，将影响查询执行效率。详见调优手段之底层存储。 调优手段之统计信息 GaussDB(DWS)优化器是典型的基于代价的优化 (Cost-Based

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计划）的影响，请参见调优手段之统计信息和调优手段之GUC参数。 查询执行 根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性，将影响查询执行效率。详见调优手段之底层存储。 调优手段之统计信息 GaussDB优化器是典型的基于代价的优化 (Cost-Based

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计算指标的平均策略。 包含如下选项： auto macro micro weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts

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通过后台日志看到一些Java安全随机数的日志，在JDK中，SecureRandom算法底层依赖操作系统提供的随机数据；在Linux中，与之相关的是“/dev/random”和“/dev/urandom”。当熵池为空时，来自“/dev/random”的读操作将被阻塞，直到熵池收集到足够的环境噪声数据，导致提交任务慢或者失败。

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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