gbdt编码模型训练 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于生产gbdt的分类模型，并存储到输入参数对应的位置上。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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查询国家或者城市编码 功能介绍 查询国家或者城市编码。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/countryCityCode/search 参数说明 无。 请求 请求样例 https://ip:port/dataco

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生成数字资产编码 根据集合标识符和数字资产编号生成数字资产编码，同样具备唯一性，可用于可视化展示和DAC产品页核验。 调用方法 public function generateAssetID(string $collectionIndex, string $tokenId) throws

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业务编码生成器 新增模型业务编码 父主题： 数据建模引擎

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44 044 注意合流（Converging） 44 标志标牌（TrafficSign） 45 045 避险车道（TruckEscapeRamp） 45 标志标牌（TrafficSign） 46 046 注意不利气象（AdverseWeather） 46 标志标牌（TrafficSign）

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生成SHA512编码 函数名 $sha512(StringA) 参数说明 StringA：待编码的字符串。长度不大于256个字节，可包含特殊符号!*'();:@&=+$,/?#[]-.~%<>_|{}`^。 功能说明 实现对字符串进行SHA512编码。其中，参数A支持以下几种类型：

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ts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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ts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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生成数字资产编码 根据集合标识符和数字资产编号生成数字资产编码，同样具备唯一性，可用于可视化展示和DAC产品页核验。 调用方法 GenerateAssetID(collectionIndex, tokenId string) string 参数说明 参数 类型 说明 collectionIndex

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生成数字资产编码 根据集合标识符和数字资产编号生成数字资产编码，同样具备唯一性，可用于可视化展示和DAC产品页核验。 调用方法 public String generateAssetID(String collectionIndex, String tokenId) throws

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源库编码方式检查 GeminiDB Redis出云迁移场景 表1 源库编码方式检查 预检查项 源库编码方式检查。 描述 源数据库内核编码方式是否支持数据复制功能。 不通过提示及处理建议 不通过原因：源数据库内核编码版本不支持数据复制功能。 处理建议：当前内核编码版本不支持数据复制功能，请联系GeminiDB

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gbdt编码模型应用 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于读取gbdt编码模型训练阶段保存的模型，并对数据进行离散化编码。 输入 参数 子参数 参数说明

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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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统表显示计划算子级的编码信息，为机器学习模型的提供包括startup time, total time, peak memory, rows等标签值的训练、预测集。 表1 GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE的字段 名称 类型 描述 queryid bigint 语句执行使用的内部query_id。

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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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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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300 恶劣天气（AdverseWeather） 15 雨（Rain） 301 恶劣天气（AdverseWeather） 16 冰雹（Hail） 302 恶劣天气（AdverseWeather） 17 雷电 303 恶劣天气（AdverseWeather） 18 风（Wind） 304

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生成Base64编码 函数名 $encode_base64(StringA) 参数说明 StringA：待编码的字符串。长度不大于256个字节，可包含特殊符号!*'();:@&=+$,/?#[]-.~%<>_|{}`^。 功能说明 实现对字符串进行Base64编码。其中，参数A支持以下几种类型：

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JSONObject 编码生成器包含对象编码属性时使用，objJson里面的值是对象编码中定义的属性值，支持多个属性 "objJson": "{\"Category_Code\": \"0303\",\"Model_Number\": \"modelNumber\"}" 响应参数 状态码：

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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