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Tree最大叶子节点数量。 15 maxTreeHeight 否 Tree最大高度。 12 seed 否 算法使用的随机种子值。 4010 numClusters 否 分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。

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Tree最大叶子节点数量。 15 maxTreeHeight 否 Tree最大高度。 12 seed 否 算法使用的随机种子值。 4010 numClusters 否 分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。

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placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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物联网平台安全检测与离线分析功能支持开启后手动关闭，页面中点击“关闭功能”，关闭后不再提供该能力，如想再使用，可点击“开启功能”。 图5 关闭功能提示 开启安全检测功能后，物联网平台即会开始对设备进行安全检测，安全检测最多保持近7天的数据，支持通过设备ID、资源空间、产品、检测类型和发

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AVF异常检测(Attribute Value Frequency) AVF算法全称Attribute Value Frequency，针对非数值型的数据，即类别离散数据的算法。具体步骤如下： 将所有的数据点都标为非异常点； 计算所有每一个属性值的频数； 计算每一个点的AVF

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算法配置：模型主要涉及算法及任务相关信息，其中“算法配置”页签主要涉及算法及其模型。 检测任务配置：训练配置和Judge配置主要是训练和Judge定时任务相关的配置及任务执行的结果。这些配置的都是自动完成，使用者重点关注任务每次执行是否成功。 抑制 抑制主要是利用根因诊断的能力，对数据进行下

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算法配置：模型主要涉及算法及任务相关信息，其中“算法配置”页签主要涉及算法及其模型。 检测任务配置：训练配置和Judge配置主要是训练和Judge定时任务相关的配置及任务执行的结果。这些配置的都是自动完成，使用者重点关注任务每次执行是否成功。 抑制 抑制主要是利用根因诊断的能力，对数据进行下

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当所有节点都变为绿色，表示算链运行成功，如图5所示。 图4 单击运行 图5 训练算链运行成功 当算链运行完毕后，选中任意节点，右键选择“展示运行结果”，查看该节点的运行结果，如图6所示。 若无运行结果，如图7所示；若有运行结果，如图8所示，例如模型应用节点和回归评估节点。 图6 右键选择展示运行结果

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关注请求量很少的异常，可以配置该参数，建议非必要情况下不要配置该参数，可能会出现遗漏告警的情况。 毛刺告警 两三个显著的毛刺点异常，如图2所示。 图2 毛刺告警 告警进入条件：穿过阈值线的毛刺异常程度，最快在第2个毛刺点告警。 告警退出条件：20分钟内有18个点正常则告警退出。 调优方法：

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异常检测常见问题 如何停止某个任务的告警 单击任务所在行“操作”列的“告警”，在任务告警配置中，将推送状态设置为Stop，如图1所示。 图1 设置任务告警 如何立刻进行模型训练 单击任务所在行“操作”列的“模型”，在任务训练模型配置中，单击“立即训练”，如图2所示，即可触发一次训练任务。

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展开“断点”部分，并勾选你想要设置的异常断点旁边的复选框。 CodeArts IDE提供了几种类型的异常断点，这些断点定义了抛出时会导致程序执行暂停的特定异常。 抛出异常：任何抛出的异常，无论是否被捕获。 未捕获的异常：任何被抛出且未被捕获的异常。 用户未捕获的异常：源自用户代码（而非库）的任何未捕获异常。

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String 作业ID。 stream_id String 摄像头编号。 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 message_id String 告警ID，生成的唯一告警事件UUID。 image_base64 String 告警时刻输入的视频图像的Base64编码结果。

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异常检测常见问题 如何停止某个任务的告警 单击任务所在行“操作”列的“告警”，在任务告警配置中，将推送状态设置为Stop，如图1所示。 图1 设置任务告警 如何立刻进行模型训练 单击任务所在行“操作”列的“模型”，在任务训练模型配置中，单击“立即训练”，如图2所示，即可触发一次训练任务。

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关注请求量很少的异常，可以配置该参数，建议非必要情况下不要配置该参数，可能会出现遗漏告警的情况。 毛刺告警 两三个显著的毛刺点异常，如图2所示。 图2 毛刺告警 告警进入条件：穿过阈值线的毛刺异常程度，最快在第2个毛刺点告警。 告警退出条件：20分钟内有18个点正常则告警退出。 调优方法：

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异常断点 CodeArts IDE调试器支持异常断点，每当抛出可抛出或其子类时，断点就会挂起程序。异常断点是全局应用的，不需要特定的源代码引用。 单击右侧活动栏中的Run按钮（）或按“Ctrl+Shift+D”/“Shift+Alt+F9”/“Alt+5”/“Ctrl+Shift+F8”打开Run

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KPI异常检测学件服务 创建项目 数据集 模型训练 模型管理 推理服务 父主题： 学件开发指南

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限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分 超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库

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固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大，认为异常。 上限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置上限。 下限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置下限。

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控器。 异常成本检测规则 当前支持对按需和包年包月实付成本进行分别监控： 按需异常成本检测规则：通过人工智能算法实现，基于机器学习智能识别费用波动异常。 包年包月异常成本检测规则：当月至今（不包含当天）的实际消费成本，超过上个账期环比金额增长的指定百分比时，表示成本异常。 示例：

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多层嵌套异常检测学件 创建项目 样例数据导入模型训练服务 模型训练 模型测试 父主题： 学件开发指南

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固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大，认为异常。 上限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置上限。 下限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置下限。

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