placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

查看更多 →

单击导航栏运行算链，如图4所示。运行过程需要几分钟，请耐心等待。当所有节点都变为绿色，表示算链运行成功，如图5所示。 图4 单击运行 图5 训练算链运行成功 当算链运行完毕后，选中任意节点，右键选择“展示运行结果”，查看该节点的运行结果，如图6所示。 如果无运行结果，如图7所示；如果有运行结果，如图8所示，例如模型应用节点和回归评估节点。

查看更多 →

verification service provided by the State Taxation Administration of China timed out. 向税务机关提供的发票验证服务的请求超时。 （税局机关）发票查询服务请求超时，请等候税局机关恢复后再重试(建议2小时后重试)。 1009

查看更多 →

类型的密钥。 您可以前往密钥管理服务新增密钥。 验签镜像 验签镜像地址通过正则表达式进行匹配，例如填写docker.io/**表示对docker.io镜像仓库的镜像进行验签。如需对所有镜像验签，请填写**。 填写完成后，单击“安装”。 待插件安装完成后，选择对应的集群，然后单击左侧

查看更多 →

2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

查看更多 →

朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。对于给定的训练数据集： 首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布。 然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

查看更多 →

true, false) + "&" + data; 对拼接后的明文字符串使用AESkey加密后，再进行Base64编码，获得密文encrypt_msg。以下为Java语言示例： Cipher cipher = Cipher.getInstance("AES/GCM/NoPadding");

查看更多 →

Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

查看更多 →

如何自动获取验签？ 检查对应的服务环境，是否已部署了对应的镜像包。 Docker镜像包的完整坐标（图中packagePath），需包含SWR地址，也即swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com。不完整的Docker镜像包坐标无法获取相关Sha256验签信息。此

查看更多 →

CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” 为了保证您的服务权益，建议尽快升级到最新的商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤，具体操作流程可见CCE服务说明文档的升级概述。 cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行的非受支持的最旧版本

查看更多 →

是 代表标签编码后的预测结果的列名，需要与mls中各种分类算子预测结果列保持一致。 "prediction_index" label_index_col 是 经过标签编码后的标签列。 "label_index" probability_col 否 预测结果的分类概率列。 "probability"

查看更多 →

IPVS缺陷导致节点上升级CoreDNS后出现概率性解析超时 故障现象 在集群使用IPVS转发的场景下，节点上升级CoreDNS后，可能出现概率性丢包，导致 域名 解析失败。 问题根因 该问题由IPVS缺陷导致，社区已在IPVS v5.9-rc1版本中修复该问题，详情请参见ipvs:

查看更多 →

索病毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

查看更多 →

客户端出现概率性超时错误 针对低概率超时错误，是Redis使用的正常现象。Redis使用受到网络传输、客户端设置超时时间等因素影响，可能出现单个请求超时问题。 建议客户业务编码时，具备重试操作，提升业务的可靠性，避免低概率的单次请求失败时业务失败。 当出现了连接超时问题时，可以优

查看更多 →

生成源 数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明，如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。

查看更多 →

为何返回结果验签失败？ 处理步骤 检查返回结果： 检查resultCode是不是六个0。 检查body签名的key的获取是否正确，计算签名值的时候不要key+timeStamp，只要key。 检查body是不是json字符串格式{" resultCode": "000000","

查看更多 →

ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

查看更多 →

声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

查看更多 →

，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →