Mongo事件，触发函数。 数据接入服务（DIS） 模拟DIS事件，触发函数。 云日志服务（LTS） 模拟LTS事件，触发函数。 对象存储服务（OBS） 模拟OBS事件，触发函数。 消息通知服务（SMN） 模拟SMN事件，触发函数。 定时触发器（TIMER） 模拟TIMER事件，触发函数。 分布式消息服务

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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WeAutomate设计器 需要购买WeAutomate设计器的数量。 有人值守机器人 当版本类型选择“Service版”时，选择有人值守机器人数量。 无人值守机器人 当版本类型选择“Service版”时，选择无人值守机器人数量。 购买时长 默认为“1年”。 确认订单后，单击右下角的“提交订单”。

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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

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管理在线服务 您可以对在线作业进行“编辑”、“启动”、“开通”、“停止”、“删除”等操作。您也可以通过单击在线服务名称查看在线服务的详细信息。 编辑服务 用户可以通过“编辑”在线服务修改该参数信息进行计算。生成的数据会覆盖原来的在线服务计算生成的数据。“部署中”的在线服务不支持编辑。操作步骤如下：

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清理在线任务 表1 清理在线任务 REST URL格式 访问方法 URI DELETE https://ip/v1/om/device/tasks 接口功能 清理在线任务 接口说明 第三方APP调用清理在线任务接口关闭所有在线应用 响应数据 参见表2 参数 参数名称 可选/必选/条件必选

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查看磁盘列表中对应磁盘的“状态”栏。 弹性云服务器 启动、关机、重启等操作过程中，不建议进行在线卸载云硬盘的操作。 对于支持在线卸载云硬盘的操作系统以外其他操作系统的弹性 云服务器 ，不建议进行在线卸载云硬盘操作。 对于Linux弹性云 服务器 ，在线卸载云硬盘后重新挂载云硬盘，可能会存在挂载前后盘符发生变化的情况

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在线创建索引 delete_cctmp_table 参数说明：控制是否删除Ustore在线创建/重建索引过程中产生的临时表。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示删除临时表。 off：表示保留临时表。 默认值：on 设置方式：该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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在线仿真配置 使用在线仿真器，需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器（改成chrome或firefox，使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题）。 图3 修改默认浏览器 父主题： 在线仿真

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在线创建索引 delete_cctmp_table 参数说明：控制是否删除Ustore在线创建/重建索引过程中产生的临时表。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示删除临时表。 off：表示保留临时表。 默认值：on 设置方式：该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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开启诱饵防护后，HSS将会在关联服务器中预置诱饵文件，帮助您实时诱捕新型未知的勒索病毒。 智能学习天数 请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 智能学习功能是通过机器学习引擎学习服务器上的进程修改文件的行为。 防护状态 告警：当检测到对设置的监控路径文件的不可信操作时，触发告警。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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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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请单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够，不能完成机器的智能学习，或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”，仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后，单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中，服务器处

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