的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化，以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的AI应用交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型为终点。当应用上线后，随着时间的推移，会出现模型漂移的问题。新的数据和新的特征在已有的模型上表现会越来越差。在MLOps中，实验迭代的产物将会是一条

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选择合适的镜像 Alpine容器镜像内置的musl libc库与标准的glibc存在以下差异： 3.3版本及更早版本的Alpine不支持search参数，不支持搜索域，无法完成服务发现。 并发请求/etc/resolve.conf中配置的多个DNS服务器，导致NodeLocal DNSCache的优化失效。

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样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量，提升特征操作的处理速度。 数据服务 支持网络工参、性能、告警等各种类型数据的快速采集。一方面提供大量工具提升 数据治理 效率，同时应用多租户隔离、加密存储等安全技术，保障数据的全生命周期安全。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。

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APP ID的获取方法 在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。 访问VR云渲游平台。 在左侧导航栏，选择“应用管理”，打开应用管理页面。 查看已创建的应用，红框所示即为appID。 SDK1.4.0版本新增getDeviceID(Context context)接口，详情请参见SDK接口参考。

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在用户组列表中，单击新建用户组右侧的“授权”。 在授权页面进行授权时，管理员在权限列表的搜索框中搜索需要的角色。 选择角色，系统将自动勾选依赖角色。 图1 选择角色 单击勾选权限下方的，查看角色的依赖关系。 图2 查看角色的依赖关系 例如“DNS Administrator”，角色内容中存在“Depends”字段

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获取可用的认证方法 功能介绍 获取可用的认证方法 URI GET /v1/{project_id}/users/{user_id}/mfa/methods 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目ID，您可以从获取项目ID中获取。

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的，iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题： 特征工程

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按面积占比统计框数量的分布 Area Ratio of Bounding Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。

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附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释： 企业主机安全 HSS：是服务器贴身安全管家，通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙

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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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50th百分位数）：数据集的中间值； 下四分位数（Q1 / 25百分位数）：最小数（不是“最小值”）和数据集的中位数之间的中间数； 上四分位数（Q3 / 75th Percentile）：数据集的中位数和最大值之间的中间值（不是“最大值”）； 四分位间距（IQR）：第25至第75个百分点的距离 上边缘：Q3

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定位类中的方法 一个搜索查询class:vet AND method:test匹配所有名称中带有test的方法，并且属于名称中带有vet的类。 一个搜索查询class:test AND (method:upd OR method:del)匹配所有名称中带有upd或del的方法，并且属于名称中带有test的类。

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由于PostgreSQL数据库中并未公开获取所有对象类型定义DDL的方法，因此部分对象的DDL将采用查询元数据拼接的方式获取。这可能导致采集的DDL信息和原始DDL不一致，甚至缺少信息的情况。 如果采集的DDL无法满足您的使用要求，您可以使用pg_dump或者第三方数据库客户端工具获取

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开发平台为“JupyterLab”的特征工程操作列无此图标，此类特征工程的发布操作，通过在JupyterLab环境编辑界面，单击界面上方菜单栏中的发布图标完成，详情请参见发布算法工程服务。 已发布服务页签 服务名称 发布的特征工程服务名称。 特征工程名 发布服务基于的特征工程名称。 开发平台 特征工程处理数据集的计算平台。

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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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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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