交叉表 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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采用自动机器学习技术，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，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 图1 自动学习流程 父主题： Standard功能介绍

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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 Opt

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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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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, class2-score

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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, class2-score

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包含的模型 模型训练使用的算法列表。 交叉验证折数 交叉检验的折数。如果不使用交叉验证方法，请将该参数置为空。 K折交叉验证的含义：将数据集等比例划分成K份，其中一份作为测试数据，其他的（K-1）份数据作为训练数据，这样算是一次实验。K折交叉验证为实验K次才算完成的一次，即保证K

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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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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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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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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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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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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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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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