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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"match_num":100 } } } 高级配置参数主要配置边缘应用运行和分析事件时所需要的复杂参数，主要包括：事件分析的阈值参数（比如，超速、慢速的速度判断阈值，停车判断的持续时长阈值，拥堵判断的速度阈值等），运维相关参数（如：日志开关等） 和 其他影响应用运行的参数。 所

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attribute_name 在监督学习任务中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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智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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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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运维管理）的应用运维指标进行综合判断。 找到应用性能瓶颈后，可以通过CodeArts PerfTest（性能测试 ）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入

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难例图片判断 根据结果判断输入图片是否是难例。 接口调用 virtual bool Filter(const float inferResult[], const int size); virtual bool Filter(const std::vector<Bbox> &bboxList

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判断RC密码是否为空 接口名称 WEB_CheckExistRcPwdAPI(后续废弃) 功能描述 判断RC密码是否为空 应用场景 判断RC密码是否为空 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_CheckExistRcPwdAPI 参数 无 返回值

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Shell命令task，可以查看当前系统所有任务的状态。命令输出的stackSize、WaterLine、StackPoint、Top0fStack信息，可以作为判断任务栈是否踩内存的指标。这里举例说明如何通过task命令判断是否踩内存，如下图所示，有一任务名为shellTask。StackSize = 0x3000（创建该任务时分配的栈

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如何判断CDN是否缓存命中？ 在浏览器Chrome上，按F12。 选择“Network”。 查看指定URL的响应头，查看头部信息，进行如下判断： 如果有“x-hcs-proxy-type”头部，值为“1”即命中缓存，值为“0”即未命中缓存，不再查看其它头部； 如果无“x-hcs-

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如何判断遭受的攻击类型？ 您可以在DDoS高防概览界面，通过查看相应的流量报表信息，判断遭受的攻击类型为CC攻击还是DDoS攻击。 判断方法 如果您的DDoS高防同时遭受到CC攻击和DDoS攻击时，可参照以下方法快速判断遭受的攻击类型： 登录管理控制台。 在页面上方选择“区域”后，单击页面左上方的，选择“安全与合规

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关键特性 边界防护与响应服务 表1 边界防护与响应服务功能描述 功能 描述 自动化分析 云端基于分析模型对安全日志进行分析判定，并根据判定结果执行不同的处置。租户可依靠云端的自动化分析能力提升防护响应速度。 自动化分析以后，可以有如下几种处置方式： 事件命中误报模型，则此事件状态变更为误报。

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OS进行算法的代码开发。 接口参考 模型训练 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，发现因果关系、内部联系和业务规律，从而得到一个或多个机器学习模型。 一站式开发平台使用指南 算法打包 将开发的代码和训练后的模型打包成算法包（RPM格式），以便发布到商城进行交易。

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50元，主要涉及的产品是对象存储服务器等。 单击“发现日期”超链接，可以查看异常成本的详细信息，以及潜在的根因分析。 如图所示，展示可能导致该异常的Top3产品。 步骤三：分析异常成本原因 在“异常成本详细信息”页面，单击潜在产品操作列的“前往对应成本分析查看”。 跳转到“成本分析”页面后，过滤器中会自动携带过滤条件。

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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上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析找到问题根因。

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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、发布和管理平台。它利用了云原

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增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的

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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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联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

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