长度不能超过255个字符。 风险等级 设置特征的风险等级。 攻击类型 选择特征的攻击类型。 影响软件 选择受影响的软件。 操作系统 选择操作系统。 方向 选择该特征匹配流量的方向。 ANY：任意方向。 服务器到客户端 客户端到服务器 协议类型 选择特征的协议类型。 源类型 选择源端口类型。

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Box-Cox变换 用于连续的响应变量不满足正态分布时，进行数据变换，达到接近正态分布的目的。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数，进而确定应采取的数据变换形式。 使用Box-Cox变换的优点： 数据得到的回归模型优于变换前的模型，变换可以使模型的解释力度等性能更加优良。

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流量镜像筛选条件 创建流量镜像筛选条件 查询流量镜像筛选条件列表 查询流量镜像筛选条件详情 更新流量镜像筛选条件 删除流量镜像筛选条件 父主题： API V3

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流量镜像筛选规则 查询流量镜像筛选规则列表 查询流量镜像筛选规则详情 创建流量镜像筛选规则 更新流量镜像筛选规则 删除流量镜像筛选规则 父主题： API V3

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筛选管理页数据 使用说明 通过筛选功能，对数据管理页中的数据进行过滤。 操作步骤 单击生成数据管理页中已创建的数据管理页。 在右侧页面，单击“筛选”。 在弹出的页面，设置筛选条件，单击“筛选”。 图1 设置筛选条件 图2 筛选结果 父主题： 数据管理页

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在“实例管理”页面，单击实例列表右上方的“标签搜索”。 图1 标签搜索 输入当前实例关联的标签键和值，单击“搜索”。 图2 输入标签键和值 查看搜索到的实例信息。 图3 查看搜索实例信息 父主题： 标签管理

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靶点蛋白的3D结构，对超过8500个已上市、进入临床的小分子药物进行了约18万种药物-靶点配对情况的计算评估，让研究人员可以同时从21个蛋白的角度，综合、无偏地评估药物效果，从而为后续的药物机制研究、临床试验提供线索。 本案例介绍如何使用EIhealth平台虚拟药物筛选功能复现上述研究成果（https://doi

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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述

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需要替换的数据。 替换为 替换后的数据。 当前操作流 从下拉框中选择当前数据操作流的名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“数据替换”代码框内容。 数据映射 将特征列中的数据映射替换为用户需要的数据后，生成一个新的特征列。原有特征列不受影响，仍然保留。

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容量的规划（例如：某活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。

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删除流量镜像筛选条件 功能介绍 删除流量镜像筛选条件 URI DELETE /v3/{project_id}/vpc/traffic-mirror-filters/{traffic_mirror_filter_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容量的规划（例如促销活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。

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如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重，目前支持按

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。

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待进行时间特征提取的时间列。 预提取时间特征 要提取的时间特征。默认为“全量提取”，指提取全部的时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中的第几天”、“一年中的第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生的新特征列的列

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安全服务 本章节主要介绍Anti-DDoS流量清洗、 Web应用防火墙 和云 堡垒机 的概念，让您更好的了解这些安全服务。 Anti-DDoS流量清洗 Anti-DDoS流量清洗（Anti-DDoS Service）是通过专业的防DDoS设备来为客户互联网应用提供精细化的抵御DDoS攻击能力（包括CC、SYN

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