* @param entityParams the paramters of entity * @param headers the field is used to set the header of http request * @return

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转到实现 语言服务还支持通过按“Ctrl+Alt+B”跳转到符号的实现。对于接口，这显示了该接口的所有实现者，对于抽象方法，这显示了该方法的所有具体实现。 还可以通过Peek视图使用此功能，该视图显示在当前编辑器中，因此您不需要切换上下文。要在Peek视图中查看方法的实现，右键单

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据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型，然后在这个基础上

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Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

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怎样绑定设备？ 物联网卡统一设置了“机卡绑定”功能，当卡首次插入设备A激活成功时，即和设备A自动绑定。 父主题： 物联网卡管理

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怎样删除集群？ 如果不在需要的集群时，可以删除集群。 登录控制台，进入集群管理页面。 选择需要删除的集群，在操作列选择“更多<删除”。 仔细阅读删除资源的相关说明。 图1 相关说明 勾选删除集群影响，单击“确定”，删除集群。 父主题： 通用类

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实现Operator 定义API 实现Controller 生成代码和资源描述文件 父主题： 开发Operator

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= 2181 ServerPortName = "server" ZkServerPort = 2888 LeaderElectionPortName = "leader-election" ZkLeaderElectionPort

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elArts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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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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CertPathBuilder certPathBuilder = CertPathBuilder.getInstance("PKIX", new Sun()); PKIXRevocationChecker revocateChecker =

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API实现 创建后端

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下一个任务。 通过并行审批，可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”，在这种投票触发方式下，将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程，即实现了会签功能。 父主题： 深入了解用户任务

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查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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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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实现Controller Controller实现背景 在创建Kafka实例时，Kafka-Operator需要创建的Kubernetes资源如下： 1个StatefulSet，包含3个Pod分别启动ZooKeeper； 1个Service，用来暴露ZooKeeper访问地址；

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次性存储所

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怎样保护API？ 使用身份认证 创建API时，为API调用增加身份认证，如使用IAM认证或API网关提供的APP认证，防止API被恶意调用。 设置访问控制策略 从IP地址（或地址区间）以及账号等不同维度，设置白名单/黑名单。 将API绑定流控策略，通过流控策略保护API。 API

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