状态码： 400 查询独立加密任务失败。 { "error_code" : "MPC.10202", "error_msg" : "Invalid request parameter." } 状态码 状态码 描述 200 查询独立加密任务成功。 400 查询独立加密任务失败。 错误码

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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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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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服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 Sf3d 10.190.x.x 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_sf3d 8080 sfmap /app/appdeploy/sfmapTile_V6.0.SP2_arm

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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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： AI

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时

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IPD独立软件类项目 “工作”下包含“需求管理”和“缺陷管理”，本文档默认选择“需求管理”进行操作指导。 IPD独立软件类项目功能介绍 新建IPD独立软件类项目 原始需求（RR） 特性（FE） 研发需求（IR/US） 任务（Task） 缺陷（Bug） 评审 统计 计划管理 工作配置

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企业提供独立的登录页面 该场景适用于企业有单独的登录页面，具体开发遵从OAUTH协议开发，可以参考如下时序； 登录场景：基于WEB登录 登录场景：accesstoken续期 登出场景：用户清理会话 父主题： 用户登录接口调测

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易

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服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题： 平台运行维护软件部署

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服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 ser-gateway 10.190.x.x 10.190.x.x /app/appdeploy/portal/ser-gateway 8003 Ser-portal /app/appdeploy/portal/ser-portal

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扩容重分布整个流程的可靠性，可以选择在扩容时关闭自动重分布功能，在扩容成功之后再手动使用重分布功能执行重分布任务，在这种分段模式下，扩容和重分布都可以做到失败重试。 当前重分布支持离线重分布和在线重分布两种模式，默认情况下，提交重分布任务时将选择离线重分布模式。 在重分布开始前或

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易

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服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题： 二三维底板服务维护软件部署

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绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP)：介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 分布式调测适配及代码示例：提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。 分布式训练完整代码示例：

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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