上角设备类型，可隐藏某一设备类型曲线；鼠标停在曲线中可以查看该时间点的具体电量、电费。拖拽图形下方的时间轴可以聚焦到某一具体时间段，查看变化曲线；鼠标停留在饼状图设备类型上，可显示当前设备类型的总电量、总电费，同时右侧折线图只显示当前设备类型的曲线。 图1 能耗分析-1 图2 能耗分析-2

查看更多 →

据需要执行以下步骤。 表1 设置曲线图展示参数 操作名称 说明 操作步骤 显示或隐藏曲线图 系统默认设置为显示所有曲线图。用户可根据实际需要设置显示或隐藏“”“资源统计/资源出租趋势分析”、“变压器电力分析”或“UPS电力分析”曲线图。 显示曲线图：使“资源统计/资源出租趋势分析

查看更多 →

在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

查看更多 →

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输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

查看更多 →

k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

查看更多 →

2020-07-30 AOM2.0版本上线。 Console 切换UI4.0。 2019-11-30 支持云服务监控功能：展示华为云各服务实例的历史性能数据曲线，了解云服务实例运行状况。 2019-11-13 日志采集规则修改：指定日志采集文件名时不受日志文件扩展名（.log、.trace和

查看更多 →

自建消息通知服务成本高，接口使用复杂，学习曲线高，融于业务时间周期长。 稳定可靠 消息在多数据中心冗余，Topic支持透明迁移。消息推送失败，可以设置消息推送到SMN进行持久化。服务单节点故障，请求会自动迁移到可用节点。 关键业务使用对消息通知服务的稳定性和可靠性要求很高，需要解决消息不丢问题，并能提供多种措施保障业务的连续性。

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

策略名称：设置白名单策略的名称。 智能学习天数：请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数，会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”，添加智能学习服务器，如图4所示。 添加为智能学习的服务器，服务器

查看更多 →

Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

查看更多 →

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

查看更多 →

表1 设置曲线图展示参数 操作名称 说明 操作步骤 显示或隐藏曲线图 系统默认设置为显示所有曲线图。用户可根据实际需要设置显示或隐藏“出租率与客户发展趋势”、“系统客户价值迁移”曲线图。 显示曲线图：使“出租率与客户发展趋势”或“系统客户价值迁移”后面的按钮为状态。 隐藏曲线图：使“

查看更多 →

大小和颜色设置。 曲线图 应用示例：曲线图组件以折线或曲线形式展示多条数据变动趋势，方便您分析比较数据的变动情况。可按小时/天/月的周期进行数据统计和展示，例如，展示多个空压站房近7天每天的用电单耗。 图44 曲线图-1 添加组件：在左侧组件列表中，找到“曲线图”组件，将该组件拖到画布中。

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

linear：变化曲线是一个线性linear 函数f(x) = f_0 +变化速率*x. cubic：变化曲线是一个三次变迁Cubical transition 函数f(x)=Ax3+B*x2+Cx+D，约束梯度在开始和结束时必须为零. sinusoidal：变化曲线是一个正弦变迁Sinusoidal

查看更多 →

删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

查看更多 →

编辑关系 填写完信息，单击“保存”。 删除关系 右键单击关系曲线，选择“删除”，即可删除当前关系曲线。 选中关系曲线，使用快捷键“delete”也可删除当前关系曲线。 图8 删除关系 保存本体 本体的所有概念节点和关系曲线均编辑完成后，单击编辑界面右上角保存图标，或使用快捷键“ctrl

查看更多 →

新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

查看更多 →

状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

查看更多 →

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

查看更多 →

模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

查看更多 →