签名计算工具 SFS提供可视化签名计算工具，帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 若调用SFS API报如下错误： 状态码：403 Forbidden 错误码：SignatureDoesNotMatch

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题： 分析任务定义

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相邻消息计算 算子简介 名称：相邻消息计算 功能说明：基于前一消息和当前消息，按照表达式进行数值计算，计算的结果赋值给当前输入消息的属性。 举例：消息中有上报机器的产品总产量，但没有相对上一个上报周期的增量产量。通过相邻消息计算算子，可以用本消息中的产品总量减去上一个消息中的产品

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计算计费 弹性资源池计费

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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数类型，取值范围[-1, 8]。-1或界面不输入，表示不对小数位进行处理 场景示例 场景1： 机器的基准温度是100℃，但采集器上报的值只为1、2、3、4、5，即可以使用表达式进行计算，得到需要的值。 设ratio = 1, base = 100, Y = X + 100 表1 温度转换表

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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，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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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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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的数据做出判断及预测。 Astro轻应用提供了开发AI应用的能力，目的就是将隐藏在一大堆数据背后的信息进行集中处理并提炼，总结得到所研究对象的内在规律，从而提供相应的服务。 AstroZero提供的AI

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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，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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管理空间 代理管理 部署代理 管理代理 管理数据 管理任务 管理算法 审计日志 作业管理 多方安全计算作业 可信联邦学习作业 联邦预测作业 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 什么是区域和可用区？ 什么是区域和项目？ 合作方如何获取租户名称？ 代理如何切换状态？ 节点的可用资源如何查询？

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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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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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允许多合作方参与的结构化数据SQL分析作业。 可信联邦学习 允许多合作方参与的模型训练、评估作业。 联邦预测学习 允许多合作方参与的样本联合预测作业。 存储方式 指计算节点所属的CCE或IEF容器的工作负载，目前支持“OBS存储”和“主机存储”方式。“OBS存储”方式是将OBS服务中的路径映射到服务容器内的本地路径，

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现模型从高精度浮点向定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需

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适用于金融行业的合规实践 华为云网络安全合规实践 适用于统一身份认证服务（IAM）的最佳实践 适用于云监控服务（CES）的最佳实践 适用于计算服务的最佳实践 适用于弹性云服务器（E CS ）的最佳实践 适用于弹性负载均衡（ELB）的最佳实践 适用于管理与监管服务的最佳实践 适用于云数据库（RDS）的最佳实践

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