K/SK鉴权可以访问APM。 数据采集：APM可以通过非侵入方式采集Java探针、Istio网格等提供的应用数据、基础资源数据、用户体验数据等多项指标。 业务实现：APM支持全链路拓扑、调用链追踪、事务分析功能。 业务拓展： AOM（应用运维管理）实时监控应用运维指标，APM通过拓扑、调用链等快速诊断应用性能异常。

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指标 指标看板 仪表盘 矩形树图 父主题： 仪表板可视化控件

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基础指标：IEF指标 介绍IEF服务上报到AOM的监控指标，包括指标的类别、名称、含义等信息。 IEF服务的指标上报到AOM后，系统会根据指标映射规则将IEF指标转换后，呈现在AOM控制台的“指标浏览”界面。 表1 IEF服务监控指标 指标类别 分类 AOM呈现的指标 IEF上报的指标

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高直播间的收益和用户粘性。 图1 直播动态分析 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 各直播房间消费次数 统计周期内，用户在直播房间内进行消费的次数。 各直播房间消费人数 统计周期内，在直播房间内进行消费的用户数量，可以反映出直播房间的受欢迎程度和消费能力。 各房间停留总时长

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指标 监控信息说明 FunctionGraph服务的监控指标参考 创建告警规则 父主题： 监控

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指标 概览 拓扑 接口调用 数据库 异常 基础监控 告警策略 父主题： 链路追踪

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基础指标： CS E指标 介绍CSE服务上报到AOM的监控指标，包括指标的类别、名称、含义等信息。 表1 CSE服务监控指标 指标类别 分类 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 ServiceComb registry servicecomb_service_center_db_service_total

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基础指标：Flink指标 介绍通过Flink服务上报到AOM的指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Flink服务监控指标 分类 指标 指标含义 单位 CPU flink_jobmanager_Status_JVM_CPU_Load JobManager中JVM的CPU负载。 无

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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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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在“添加监控视图”界面，可以选择曲线图和条形图。 曲线图：能够直观反映指标数据随时间的变化趋势，峰值等特征。 条形图：能够直观地反映同类资源的指标数据差异，帮助了解指标的极值等。 在“监控项配置”界面，参照表2完成参数配置。 图4 监控项配置 表2 参数说明 参数名称 说明 指标展示 单指标一个视

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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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模板。 SRE 网络可靠性工程师。SRE起源于国外大型互联网公司，直接掌管着互联网公司的机器和服务，保证网站不宕机是他们的使命。SRE基本是从软件研发工程师转型，有很强的编程算法能力，同时具备系统管理员的技能，熟悉网络架构等，是一个要求非常高的职业。大部分人理解SRE等于传统运维

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指标 指标是一种文本组件，用于在可视化页面中显示指标数据。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“指标”组件至画布空白区域，如图1。 图1 指标 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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reload失败次数 serviceMonitor/monitoring/kube-apiserver/0 apiserver aggregator_unavailable_apiservice 不可用的APIService数量 apiserver_admission_controller_adm

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基础指标：Modelarts指标 介绍Modelarts通过Agent上报到AOM的指标。 表1 Modelarts通过Agent上报到AOM的指标 指标类别 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 CPU ma_container_cpu_util CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据

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