通过分段上传任务的ID，取消指定桶中的分段上传任务。

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删除单个分段上传任务时必选 批量删除分段上传任务时可选 待删除分段上传任务的对象名，或批量删除分段上传任务的对象名前缀。 说明： 批量删除分段上传任务时，如果该参数为空，则表示删除桶中所有的分段上传任务。 u 附加参数，删除单个分段上传任务时必选 待删除分段上传任务的ID。 说明： 该参数可以通过列举分段上传任务获取到。

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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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network.") fmt.Println(err) } } 相关链接 关于分段上传-取消分段上传任务的API说明，请参见取消多段上传任务。 更多关于分段上传的示例代码，请参见Github示例。 分段上传过程中返回的错误码含义、问题原因及处理措施可参考OBS错误码。

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string 可选 参数解释： 列举分段上传任务的起始位置。表示列举时返回指定的KeyMarker之后的分段上传任务。 取值范围： 上次请求返回体的NextKeyMarker值。 默认取值： 无 UploadIdMarker string 可选 参数解释： 列举分段上传任务的起始位置（uploadId标识）。

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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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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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ntent-Type。 SseHeader SseCHeader 或 SseKmsHeader 可选 参数解释： 服务端加密头信息，选择SSE-C加密方式，则详见SseCHeader，选择SSE-KMS加密方式，则详见SseKmsHeader。 StorageClass StorageClassType

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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6 JupyterLab预置的算子，主要包含数据处理、模型训练以及迁移学习能力。 7 算法工程操作编辑区域。算法工程操作的主文件为后缀名称是“ipynb”的文件。 新建算法工程 用户创建特征工程时，系统默认在特征工程中，为用户创建了同名的算法工程，如果需要在当前特征工程中，创建多个算法工程，可参考下述步骤操作。

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请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features

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请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features

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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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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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feature_cols 特征列 label_col label列 item_spliter 稀疏特征的iterm之间的分割符 kv_spliter 稀疏特征中每个iterm的KV分割符 model_path 线性模型的输入路径 样例 输入数据 配置流程 运行流程 输出结果 父主题： 特征工程

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件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 高级设置(writer_parameters) 否 JSON

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通过分段上传任务的ID，取消指定桶中的分段上传任务。

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待删除分段上传任务的对象名，或批量删除分段上传任务的对象名前缀。 --u -u 否 待删除分段上传任务的ID。可参考列举分段上传任务获取。 删除单个分段上传任务时该参数必选。 --fr -R 否 删除单个分段上传任务时生成结果清单文件。删除单个分段上传任务时该参数可选。 --force -f

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sseCHeaderSource SseCHeader 可选 参数解释： 服务端加密头信息，用于解密源对象。详情参见SseCHeader。 sseCHeaderDestination SseCHeader 可选 参数解释： 服务端加密头信息，用于加密目标对象。详情参见SseCHeader。 约束限制： 如果客户

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