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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快速创建时序表 场景介绍 时序表继承普通表的行存和列存语法，降低了用户学习成本，易理解和使用。 时序表具备数据生命周期管理的能力，每天各种维度的数据爆炸式增长，需要定期给表增加新的分区，避免新数据无法存储。而对于很久之前的数据，其价值较低且不经常访问，可以定期删除无用的数据。因此

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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处理和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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。 多维分析 时序数据来自不同个体且拥有不同属性。例如在监控场景下，通过对某个集群上每台机器的网络流量监控，可以查询分析某台机器的网络流量，也可以同时查询集群总的网络流量。 应用场景 典型IoT数仓主要服务两类业务场景，应用性能监控（Application Performance

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。 多维分析 时序数据来自不同个体且拥有不同属性。例如在监控场景下，通过对某个集群上每台机器的网络流量监控，可以查询分析某台机器的网络流量，也可以同时查询集群总的网络流量。 应用场景 典型IoT数仓主要服务两类业务场景，应用性能监控（Application Performance

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MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。随着机器学习的发展，人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数

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时序分析常见问题 如何查看设备最新上报的原始数据 设备时序探索中找不到设备 设备时序探索中没有标签 看不到设备上报的数据 如何创建和修改存储 父主题： 数据分析常见问题

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开启容器本地缓存，能够加快执行速度。 单击图标，运行“加载数据”代码框内容。 数据集实例绑定成功。 生成 数据实例 在JupyterLab环境编辑界面，完成所有特征操作后，需要将特征操作流应用于加载的全量数据，并生成经过特征处理后的新数据。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据集 > 生成数据实例”。

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描述 item_attrs 是 Array of item_attrs objects 物品特征信息。 user_attrs 是 Array of user_attrs objects 用户特征信息。 behaviors 是 BehaviorsConfig object 行为信息。 表5

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升级中心特征库无法升级 问题描述 特征库升级失败，提示连接升级服务器失败，请检查网络配置。 可能的原因 License授权问题，或者上游设备做了安全限制导致网络不通。 解决方法 本地授权版本，确认相应特征库已授权 云端授权版本，确定乾坤云上该设备已经绑定边界防护与响应套餐，并且套餐状态为已部署

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MD5 值。 APP 特征信息中的 MD5 值，指的是 APP 证书的数字指纹值。 备案时在IOS平台中填写证书的SHA-1 值（以16进制形式填写）。 获取APP特征信息（IOS应用） 1. 登录Developer 控制台，访问 https://developer.apple.co

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入侵防御”。单击“自定义IPS特征”中的“查看规则”，进入“自定义IPS特征”页面。 在“自定义IPS特征”页签中，单击列表右上角“添加自定义IPS特征”，填写规则如表 添加自定义IPS特征所示。 表1 添加自定义IPS特征 参数名称 参数说明 名称 需要添加的特征名称。 命名规则如下：

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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"result_ext" : "" } 状态码 状态码 描述 200 查询执行结果成功 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

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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

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数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注，将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据进

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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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