公共屏幕模板 公共屏幕模板界面介绍 新建屏幕模板分组 新建屏幕模板 发布屏幕模板 父主题： 业务可视化

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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公共管理 获取服务API版本列表 获取指定版本ID的API版本信息 父主题： 公共资源API

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公共屏幕模板 公共屏幕模板界面介绍 新建屏幕模板分组 新建屏幕模板 发布屏幕模板 父主题： 看板管理

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查看公共配置 变更发布的公共配置都以配置集的形式呈现，公共配置集是产品级，在变更时与产品环境绑定，对应发布的配置集也与变更的产品环境绑定。 查看公共配置 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 部署服务”。 选择左侧导航栏的“配置管理 > 公共配置”。

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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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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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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创建公共服务接口 前端页面支持通过页面创建的服务对象调用脚本，但是为了避免各种权限之间的配置，这里通过创建与脚本“HW__editEquipment”、“HW__queryEquipmentDetail”一一对应的公共接口，让页面直接调用这种公共接口。 操作步骤 在应用中，单击下方“服务”，进入公共接口创建页面。

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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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格的套餐包。 适用场景 ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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获取工程关联的公共aw信息和公共aw所属公共aw库信息 功能介绍 获取工程关联的公共aw信息和公共aw所属公共aw库信息 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI

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旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后，很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务（数据库、HTTP 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

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attribute_name 在监督学习任务重训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析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。

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MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。随着机器学习的发展，人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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attribute_name 在监督学习任务重训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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创建公共模板目录 公共模板通过目录管理，在发布公共模板之前需要确保已有符合用户需求的目录。 在以下情况下，需要执行本章节。 当前租户下无目录。 当前租户下已创建目录但该目录不满足用户需求。 前提条件 登录用户为具有管理员权限的用户。 管理员权限请联系运营人员添加具有“Data Lake

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配置公共应用/BO 分配单点登录认证凭证 创建AppCube上的接入认证 配置公共应用/BO以及租户级系统参数 配置ISDP+集成公共BO 配置页面跳转认证方式 父主题： 安装和配置公共应用/BO

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