枚举定义 LogLevel ShareAppDefinationQuality ShareAppScreenType ConfSate AuxState ShareAppServerStatus ShareAppErr ShareClientTlsVerifyMode ShareDeviceType

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客户群相关操作 操作 描述 编辑客户群 在“客户定义”页面，单击待编辑的客户群记录右侧的，再在弹出的操作列表中单击“编辑”，根据实际情况修改客户群编码、客户群名称、客户群描述等参数信息。 删除客户群 在“客户定义”页面，单击待删除的客户群记录右侧的，再在弹出的操作列表中单击“删除”，删除客户群。

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Part版本 Part的版本，系统自动填充取值，可修改。 组织 Part的组织，数据来源于库存组织。 项目模板 Part的项目模板。 供应类型 Part的供应类型。 长(mm) Part的长。 宽(mm) Part的宽。 高(mm) Part的高。 毛重(kg) Part的毛重。 净重(kg)

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在“权限管理”页面，选择左侧导航栏的“角色定义”。 在“角色定义”页面中，单击角色列表右侧的“编辑”，可编辑角色信息，如图2所示。 图2 编辑角色 删除角色 在开天工业工作台管理后台，选择界面上方菜单栏“平台管理 > 角色权限”。 在“权限管理”页面，选择左侧导航栏的“角色定义”。 在“角色定义”页面中，

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转到定义 语言服务加载成功后，可以通过按“F12”或在主菜单中选择导航>转到定义来转到符号的定义。如果按“Ctrl”键并将鼠标悬停在符号上，将显示声明的预览。 您可以使用“Ctrl+单击”跳转到定义，也可以使用“Ctrl+Alt+单击”将定义打开在侧边打开。 还可以通过Peek视

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即变量在过程内有不同作用域、不同的生存期。 同一变量可以在不同的作用域内定义多次，内层的定义会覆盖外层的定义。 在外部块定义的变量，可以在嵌套块中使用。但外部块不能访问嵌套块中的变量。 父主题： 基本语句

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多个CN的环境下，存储过程中无法声明临时表的%ROWTYPE及%TYPE属性。因为临时表仅在当前session有效，在编译阶段其他CN无法看到当前CN的临时表。故多个CN的环境下，会提示该临时表不存在。 变量作用域 变量的作用域表示变量在代码块中的可访问性和可用性。只有在它的作用域内，变量才有效。

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多个CN的环境下，存储过程中无法声明临时表的%ROWTYPE及%TYPE属性。因为临时表仅在当前session有效，在编译阶段其他CN无法看到当前CN的临时表。故多个CN的环境下，会提示该临时表不存在。 变量作用域 变量的作用域表示变量在代码块中的可访问性和可用性。只有在它的作用域内，变量才有效。

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告警定义 告警定义依赖于业务在数据采集时部署了对应的Agent和数据采集的插件，首先需要有持续的采集数据上报，告警定义才能生效。 告警定义决定了是否要根据上报的采集数据产生告警，相当于告警的计算公式。 监控的prometheus计算完后，会上报到监控的adapter再上报到告警系统，产生告警。

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下： 模型训练服务首页项目列表“

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件 已订购大模型

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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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 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://100.1.1.1:3

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可以自定义算法。 训练算法 模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为

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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 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题： 功能特性

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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