MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。随着机器学习的发展，人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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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，认为数据异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数

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描述 item_attrs 是 Array of item_attrs objects 物品特征信息。 user_attrs 是 Array of user_attrs objects 用户特征信息。 behaviors 是 BehaviorsConfig object 行为信息。 表5

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MD5 值。 APP 特征信息中的 MD5 值，指的是 APP 证书的数字指纹值。 备案时在IOS平台中填写证书的SHA-1 值（以16进制形式填写）。 获取APP特征信息（IOS应用） 1. 登录Developer 控制台，访问 https://developer.apple.co

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升级中心特征库无法升级 问题描述 特征库升级失败，提示连接升级服务器失败，请检查网络配置。 可能的原因 License授权问题，或者上游设备做了安全限制导致网络不通。 解决方法 本地授权版本，确认相应特征库已授权 云端授权版本，确定乾坤云上该设备已经绑定边界防护与响应套餐，并且套餐状态为已部署

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入侵防御”。单击“自定义IPS特征”中的“查看规则”，进入“自定义IPS特征”页面。 在“自定义IPS特征”页签中，单击列表右上角“添加自定义IPS特征”，填写规则如表 添加自定义IPS特征所示。 表1 添加自定义IPS特征 参数名称 参数说明 名称 需要添加的特征名称。 命名规则如下：

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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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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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2020-07-16 Jupyterlab优化，对应特征工程章节截图更新。 模型训练界面优化，对应模型训练章节截图更新。 2020-06-30 模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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"result_ext" : "" } 状态码 状态码 描述 200 查询执行结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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Top10、攻击来源区域 Top10和业务异常监控 Top10等防护数据。 安全总览页面统计数据每隔2分钟刷新一次。 DBSS专项分析 数据库安全服务（Database Security Service）是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，S

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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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断应用性能异常，并结合AOM（应用运维管理）的应用运维指标进行综合判断。 找到应用性能瓶颈后，可以通过CodeArts PerfTest（性能测试 ）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。

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Service，IMS）， 云审计 服务（Cloud Trace Service， CTS ）等。 OBS可以作为其他云服务的数据分析学习的数据源，例如MapReduce服务 （MapReduce Service， MRS ），机器学习服务 （Machine Learning Service，MLS）等。

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详细信息。 单击“异常”，切换至异常页签。页面默认展示所“全部实例”的“异常日志”异常日志信息。具体指标以及说明，请参见表1。 图1 异常 表1 异常日志参数说明列表 指标集 参数 说明 异常 类名 发生异常的所在类。 异常类型 该异常的类型。 日志类型 该异常打印所属的日志类型。

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处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的物品特征，未选择的物品特征将不会被处理，即排序模块将忽略这些特征。 说明： 离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。 单击，增加物品特征。在下拉选项中勾选特征参数名称并进行配置

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随机森林回归特征重要性 概述 采用随机森林回归算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数，表示直接

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，后续方便区分和管理。 智能学习天数 HSS学习服务器应用进程的天数。学习天数越多，学习结果越准确。 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后，对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程：HSS根据应用进程特征库，自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程：您在“应用进程控制

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在界面左侧树单击待查看异常环境后的。 单击“异常”，切换至异常页签。页面默认展示所“全部实例”的“异常日志”异常日志信息。具体指标以及说明，参见表1。 图1 异常监控数据 表1 异常日志参数说明列表 指标集 参数 说明 异常 类名 发生异常的所在类。 异常类型 该异常的类型。 日志类型

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