"failure": [] } 状态码 状态码 描述 200 successful operation. 400 Bad Request. 500 Internal Server Error. 错误码 请参见错误码。 父主题： 特征管理

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取证分析：采集和存储终端信息，并通过数据挖掘、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过HiSec Endpoint Agent数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 父主题： 方案概述

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叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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取证分析：采集和存储终端信息，并通过数据挖掘、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过HiSec Endpoint Agent数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 父主题： 产品介绍

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过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss Function）是用来度量模型

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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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切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4 mlp_dims 否 Array of

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隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization 否 Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0

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隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization 否 Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0

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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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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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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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容量的规划（例如：某活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。 调用链追踪：发现

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用户连续类型特征统计。 user_str_feature_report Array of StrFeatureReport objects 用户单值离散值类型特征统计。 user_strArray_feature_report Array of StrFeatureReport objects

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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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、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过EDR（Endpoint Detection and Response，端点侦测与回归）数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 漏洞扫描服务（可选） 资产发现 基于客户提供的IP网段，主动发现网

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多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期 无需AI技能，支持模型自动生成，业务人员快速使用 多种通信增值服务开箱即用，快速支撑电信领域AI应用

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TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 对于优化的超参数类型，TPE算法本身是没有限制的，但出于面对普通用户节省资源的目的，ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float，如果想离散型和连续型参数混用的话，可以调用rest接口。

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