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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APP特征信息无效 整改通知： 您填写的APP公钥或MD5值为无效信息。 可能原因： 出现此情况，可能您填写的APP公钥或MD5值为无效字段。 整改建议： 请参考变更备案，填写新的APP公钥或MD5值，确保备案APP的特征信息与实际信息保持一致。 父主题： APP信息

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子维度对象名称相同。 total Integer 主维度监控对象的总数。 表4 DimChild 参数 参数类型 描述 dim_name String 维度名称，当前支持维度有dcs_instance_id、dcs_cluster_redis_node、 dcs_cluster_

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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参考：作业分片维度 CDM 在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 （ DLI ） 支持分区表的分区信息分片。

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该指标用于统计主机本地时间与NTP服务器时间的偏移量，NTP偏移量越接近于0，主机本地时间与NTP服务器时间越接近。 - 毫秒（ms） NTP服务器状态（aom_node_ntp_server_status） 该指标用于统计主机是否成功连接上NTP服务器。 0、1 0表示已连接 1表示未连接

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otal_bytes） 该指标用于统计测试对象出方向和入方向的网络流速之和。 ≥0 字节/秒（Byte/s） 表2 网络指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

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参考：作业分片维度 CDM在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖 探索（DLI） 支持分区表的分区信息分片。

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DEGENERATE_DIMENSION: 退化维度 DERIVATIVE_INDEX: 衍生指标 DERIVED_METRIC: 衍生指标（新） DIMENSION: 维度 DIMENSION_ATTRIBUTE: 维度属性 DIMENSION_HIERARCHIES: 维度层级

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String 维度英文名称。 dimension_type String 维度类型（更新时只能由普通维度改为层级维度，其余场景都不允许修改）。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch String 维度名称。 description

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连接器是 可信智能计算 服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器，并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持 MRS 服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集，后续会支持更多华为云服务及原生服务

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云端安全专家7*24小时在线服务，解决复杂网络安全问题。帮助用户全面检测威胁并快速响应，实现常态化安全保障。 漏洞扫描服务基于华为威胁信息库和机器学习智能评估技术，计算漏洞风险评分。漏洞评分越高，风险越高，用户可以根据评分精准修复。 智能终端安全服务可以对终端上的文件和目录进行毫秒级检测，快速判定威胁。

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创建智能场景 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。

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置信度 置信度越高，威胁信息的准确率越高。 过期时间 威胁信息中心每日执行定时任务，自动删除已过期的威胁信息。 威胁标签 指定威胁信息与哪些类型的威胁行为关联。 特征标签 特征标签用于佐证威胁标签，您可以在特征标签中汇总记录相关的病毒名称、攻击类型、恶意行为等特征。 描述信息 用户对威胁信息的补充描述。

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。 漏洞优先级评级VPR（Vulnerability Priority Rating）用来表示漏洞修复优先级，是漏洞扫描服务基于漏洞利用代码成熟度、漏洞公布时长、产品的覆盖率、CVSS评分等多维度数据，通过机器学习算法计算的漏洞风险评分。分数越高，说明越需要优先修复。 关联资产能

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数据治理 度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式，包括11个治理模块，60多个调查问卷事项，全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式，由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分，作为一个工具手段持续推动

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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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提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动

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