中软国际数据治理专业服务解决方案实践

的存储服务稳定可靠，建议您使用华为云OBS存储。 correction 否 Boolean 是否要进行图片扭曲校正。 true：校正。默认校正。 false：不进行校正。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 名称 类型 说明 result Object 调用成功时表示调用结果。

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对象校正 修改后的语句将直接在目标数据库上运行，您需避免使用：导致其他表和其他对象类型丢失的语句，以及影响目标数据库性能的语句，如消耗过多CPU或内存的语句。 约束限制 Oracle为源的迁移任务，DB_LINK类型的对象只支持转换，不支持迁移，迁移状态默认为“忽略”。 操作步骤

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机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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对象校正时SQL修改保存失败 用户在迁移的对象校验页面进行SQL修改后保存，出现如图所示报错： 图1 报错显示 查询长度已超过1MB的最大限制。 调整查询长度后正常。 父主题： 迁移项目

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csv”，表示读取文件为该路径下的“sales_train.csv”。 图5 读取数据参数设置 如果源算子和目标算子其中一个及以上具有多个输出输入端口，连线时需选择输入输出端口，如图6所示。 数据集分割算子连线随机森林回归算子，数据集分割算子具有输出端口datafram_1和dataframe_2

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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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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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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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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重叠较少的情况，联合多

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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。

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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J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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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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自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类）

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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的全部转换数据，包含手工修改的对象，请谨慎操作。如确需重新转换，单击“确认”。 单击“下一步”，对象校验页面显示待验证的Schema、对象名称、对象类型等信息。 图2 对象校正 可依据具体对象名称进行搜索，也可依据Schema、转换状态及迁移状态等进行筛选。 仅当源数据库为Ora

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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以通过历史记录来查看更改结果或回滚更改到原来内容。 您也可以选择逐个改动，请参考对象校正。 修改后的语句将直接在目标数据库上运行，您需避免使用：导致其他表和其他对象类型丢失的语句，以及影响目标数据库性能的语句，如消耗过多CPU或内存的语句。 操作步骤 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“结构迁移

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