内容审核-文本

创建纵向联邦学习作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。

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PP的点击率、留存率和用户体验。 免费体验 图说E CS 售前咨询 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转RES 01 了解 推荐系统（Recommender System） ，提供媒资，短视频、电商等行业的推荐系统解决方案，帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛，提升点击率、留存率和用户体验。

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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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选择任务并进入任务详细页，点击视频进行播放。 右上角开关可控制自动播放，默认是否；如果为是，则按章节顺序自动播放视频，下方显示每个章节的名称、缩略图可点击播放。 图3 单个课程学习 课程的章节都学习完毕后，点击“确认完成课程”完成课程学习。 操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面

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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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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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可演进：学件本身需要可演进，能适应环境，可增量学习 可了解：规约需要给出模型应用场景。 学件还具备如下特点和优势： 可不依赖数据：通过数据训练好的模型提供出去。把参数、网络结构等内容提供给出去，不提供数据，解决数据安全问题。 可不依赖专家：具备基础模型，在约定的模型应用场景中可部分重用。 KPI异常检测公共学件 异

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List 经过给定点的圈集合。格式： [[circle1],[circle2],…],其中circle的格式为： [vertexId,…],其中，vertexId：string类型 source String 被包含节点ID。 circle_number Integer 实际找到的圈的个数。

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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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介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识 图像处理实验 介绍图像数据预处理，图像识别、 内容审核 、 文字识别 、 人脸识别 、视频分析、 图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLa

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模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

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删除后的标签无法再恢复，请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后，返回新版自动学习的页面，在数据标注节点单击“继续运行”，工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图7 继续运行 父主题： 使用自动学习实现物体检测

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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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强制模式：插件Deployment实例强制调度到不同可用区的节点上，每个可用区下最多运行一个实例。如集群下节点不满足多可用区，插件实例将无法全部运行。节点故障后，插件实例存在无法迁移风险。 节点亲和 不配置：插件实例不指定节点亲和调度。 指定节点调度：指定插件实例部署的节点。若不指定，将根据集群默认调度策略进行随机调度。

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Int 单个故障在多个节点间发生时，至多多少节点允许被npc添加污点，避免雪崩效应。 支持int格式和百分比格式。 表6 tolerations污点 参数 是否必选 参数类型 描述 key 否 String 污点键 effect 否 String 污点策略 operator 否 String

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WAF专项分析 Web应用防火墙 （Web Application Firewall， WAF）对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 在SA中的WAF业务分析页面，您可以查看昨天、今天、3天、7天或

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式采集业务调用数据、资源信息、调用的KPI数据等应用指标。 支持亿级调用链业务吞吐，无惧流量凶猛，为用户体验保驾护航。 AI智能阈值检测，机器学习历史基线数据产生告警，通过RCA（Root Cause Analysis）分析找到问题根因。 开放了运营、运维数据查询接口和性能指标、采集标准，支持自主开发。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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关系与特征，并高效完成标注。 数据处理 数据处理是 数据湖 中数据管理的重要部分。可以通过数据处理，将用户的原始数据转换成目标模型数据格式。 时序数据标注 标注是KPI异常检测非常重要的数据，可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率，在无监督学习中做算法验证评估： 监督学习：使用标

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