、覆盖）日期时间的值。 dt_add中weekday参数通常和dt_MO、dt_TU等参数一起使用，表示特定星期几的偏移，如下例所示。 场景1：按年和月进行日期偏移。 原始日志 { "time1" : "2019-06-04 2:41:26" } 加工规则1 e_set("time2"

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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提交客户对机器人满意度评价结果 (feedbacksatisfaction) 场景描述 机器人回复满意度评价 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/ccmessaging/v1/robot/feedbacksatisfaction，例如域名是service

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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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以向客户提供定制化的产品推荐和服务。此外，通过 自然语言处理 和情感分析等技术，AI可以实现更智能、人性化的客户服务，提高客户满意度。 智能生产和供应链管理：AI技术在生产和供应链管理方面的应用可以提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如，利用机器学习和物联网，可以实现智能制造和预测

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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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) if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。

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String 消息内容。 topic String Topic名称。 partition Integer 分区编号。 message_offset Long 消息位置。 size Integer 消息大小，单位字节。 timestamp Long 消息时间戳。 响应示例 { "message":

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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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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的趋势图、与该根因指标数据相关的问题列表与异常分析等。 健康度得分趋势 查看园区健康度得分变化趋势。 Top10 站点健康度排名 查看园区网络情况的整体健康度排名。 单击右上角“报告导出”，可导出网络健康度报告。 父主题： 网络环境监控

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，进入云管理网络服务首页。 单击页面右上角“网络环境监控”，打开网络健康度概览页。 图1 网络健康度概览页 查看和处置群体问题。 在概览页查看右侧的群体类问题，包括有线和无线问题。 图2 网络健康度概览页-群体问题 单击待优化或待处理事项，有

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场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。 图2 场景示例图 数据接入备份 将大量滚动日志文件传输到云端做备份，用于数据丢失或异常后的恢复和

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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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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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MB。 满意度调查按键配置：流程中提供的满意度程度选项，每个按键对应一种满意度。满意度配置请参见配置满意度调查。 按键：键盘或者屏幕中可以选择到的数字键，如1，2，3等。 描述：按键对应的满意度介绍，描述信息可以展示在菜单中。 请在“问卷调查>问卷配置”,菜单下满意度问卷中配置满

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MB。 满意度调查按键配置：流程中提供的满意度程度选项，每个按键对应一种满意度。满意度配置请参见配置满意度调查。 按键：键盘或者屏幕中可以选择到的数字键，如1，2，3等。 描述：按键对应的满意度介绍，描述信息可以展示在菜单中。 请在“问卷调查>问卷配置”,菜单下满意度问卷中配置满

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用户遇到的详细报错信息而快速修复。 业务实现 APM提供应用体验管理能力，实时分析应用事务从用户请求、服务器到数据库，再到服务器、用户请求的完整过程，实时感知用户对应用的满意度，帮助您全面了解用户体验状况。对于用户体验差的事务，通过拓扑和调用链完成事务问题定位。 应用KPI分析：

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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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