如何评价云商店商品 登录华为云云商店首页。 单击“买家中心”。 进入我的云商店>已购买的服务页面。 选择目标商品，单击右侧操作栏的“评价”。 填写评价内容，单击“提交”。 父主题： 交付与售后

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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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车辆高程精度（ele_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 50厘米 11 20厘米 12 10厘米 13 5厘米 14 2厘米 15 1厘米 父主题：

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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

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、组件和URL跟踪等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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数据指标设计 数据指标设计方法 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是表征某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。业务指标用于指导技

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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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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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问答满意度评价 功能介绍 一次问答完毕后, 针对这一次问答提交满意度评价 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/irobot/sessio

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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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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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在页面上方选择“区域”后，单击，选择“安全与合规 > 管理检测与响应服务”。 在左侧菜单单击“服务列表”进入“支持与服务”。 单击左侧菜单栏的“专业服务”，选择“专业服务 > 我的服务单”，在目服务单“操作”列单击“评价”。 在“服务评价”区域对本次管理检测与响应服务进行维度评价。 服务维度包括：方案完善度、实施专业性、响应及时性。

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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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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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Linux类型机器安装Agent Linux类型的机器目前安装Agent支持单台安装和批量安装。 目前部分机器支持在CES页面直接一键安装，或者在购买ECS的页面直接支持开启监控安装Agent。 支持一键安装的机器可直接在页面单击安装按钮进行安装。 图2 一键安装 部分机器还可支持在

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float: "left", userName: '系统', }; this.pushMessageInRecord(JSON.stringify(msg)) } 这边的满意分为对机器人的满意和对客服人员的满意，对机器人的满意会调用chat_feedback

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