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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output为字典类型，output_port_1为pyspark中的DataFrame类型对象，为分层采样结果。 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 strata_col 是 分层列, 按此列进行分层采样。 无 sample_size 否 采样个数。为整数时：表示每个层的采样个数；为字符串时：格式为strata0:n0

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分层管理 可以新增、编辑、删除分层。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层。 左侧三个根目录的含义： DataGenerate：数据生成服务注册数据集的默认分层。此分层用于存放数据生成服务的数据模型。支持新增、修改、删除分层和设置分层的密级。

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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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在对应特性集中可查看到新建的二级分层目录特性集。 二级分层目录可再创建三级分层目录，以此类推，最多可创建十级分层目录。 系统支持对分层目录的编辑和删除操作。 父主题： 特性（FE）

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在对应特性集中可查看到新建的二级分层目录特性集。 二级分层目录可再创建三级分层目录，以此类推，最多可创建十级分层目录。 系统支持对分层目录的编辑和删除操作。 父主题： 特性（FE）

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测试验证双向可追溯 ISO15288测试规范定义了通用系统生命周期过程，其中，验证过程与确认过程中提出了对需求、测试设计方案、用例、缺陷等双向可追溯的要求。在华为内部，测试过程端到端可追溯也成为了明文要求的标准。 华为云CodeArts TestPlan支持建立需求、测试方案、测

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中试验证中心方案设计 建设目标 设计总体架构 父主题： 实施步骤

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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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用户端的目标是帮助用户快速体验各种应用场景，并提供一站式的学习资源。通过选择对应的学习资源或沙箱实践内容，用户可以进行在线学习和实验。无论是课程学习还是实践操作，用户都可以在学院门户找到所需的功能入口。 另外，用户端还为用户提供了个人中心功能，方便用户进行课程、试验和实验报告的管理。在个人中心中，用户

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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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测试过程风险，加速跟踪问题闭环，进而有效减少漏测问题，及时发现质量风险。 自动化测试 基于接口URL或Swagger文档快速编排接口，集成流水线，支持微服务测试、分层自动化测试；灵活可配的定时执行策略，提升产品测试执行效率，缩短产品上市周期。 可视化设计与度量 启发式测试设计提供

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考勤功能、数据权限分层分级 考勤功能权限分层分级 根据 WeLink PC端后台管理员权限设置，不同的角色在WeLink考勤手机端拥有不同的权限范围，具体方案如表格所示。 数据权限分层分级 数据权限由“考勤组负责人” 与WeLink后台分域功能同时控制。 考勤组负责人 考勤组负责人

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数据库访问实现权限分层 GaussDB (DWS)中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于： Database之间无法直接互访，通过连接隔离实现彻底的权限隔离。各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等。 Schema隔离的方式共用资源

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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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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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性 工业互联网 技术的融合应用为导向，遵循分层解耦的原则，设计平台的总体架构。采用“模块化可重构+数字孪生”的技术路线，兼顾新技术、新标准的技术，使得硬件设备根据未来场景和需求变化，可以快速升级、扩展及重构，同时满足5G云化PLC、工业智能、机器视觉等新技术、新场景的孵化应用需求。采

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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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内容表示为不是备份实例。 这一步需要选择n，意思是这台机器是否作用备份机器。选择了Y，机器是不可用的 图5 配置Agent服务信息2 配置实验终端机网络信息 图6 配置实验终端机网络信息1 开始IP（start ip）：在试验过程中能够自动分配的开始IP。这个IP通常是与实验主机位于同一个局域网中。

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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