正则化 概述 使用p范式对向量进行正则化。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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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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这一部分主要打印总的执行时间和网络流量，包括了各个DN上初始化和结束阶段的最大最小执行时间、CN上的初始化、执行、结束阶段的时间，以及当前语句执行时系统可用内存、语句估算内存等信息。 A-rows和E-rows的差异体现了优化器估算和实际执行的偏差度。一般来说，他们偏差越大，我们越可以认为优化器生成

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这一部分主要打印总的执行时间和网络流量，包括了各个DN上初始化和结束阶段的最大最小执行时间、CN上的初始化、执行、结束阶段的时间，以及当前语句执行时系统可用内存、语句估算内存等信息。 A-rows和E-rows的差异体现了优化器估算和实际执行的偏差度。一般来说，他们偏差越大，我们越可以认为优化器生成

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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序扫描开销要少。使用两层规划的原因是，上层规划节点在读取索引标识出来的行位置之前，会先将它们按照物理位置排序，这样可以最小化独立抓取的开销。 如果在WHERE里面使用的好几个字段上都有索引，那么优化器可能会使用索引的AND或OR的组合。但是这么做要求访问两个索引，因此与只使用一个

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by plan id)： 这一部分会将各个算子的执行时间、CPU、buffer的使用情况全部打印出来。 ====== Query Summary =====： 这一部分主要打印总的执行时间和网络流量，包括了初始化和结束阶段的最大最小执行时间，以及当前语句执行时系统可用内存、语句估算内存等信息。

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这一部分主要打印总的执行时间和网络流量，包括了各个DN上初始化和结束阶段的最大最小执行时间、CN上的初始化、执行、结束阶段的时间，以及当前语句执行时系统可用内存、语句估算内存等信息。 A-rows和E-rows的差异体现了优化器估算和实际执行的偏差度。一般来说，偏差越大优化器生成的计划越不可信，人工干预调优的必要性越大。

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TB_TASK_SIZE_ALL 人工指定分割多少份target，可以大于机器数量，建议设置的值略大于机器数量，不建议少于机器数量，会导致机器浪费。不设置时会根据机器数量自动设置。 8 表3 ninja文件缓存选项 参数项 说明 示例 TB_CACHE_SERVER_IP ninja文件缓存开关，和TB_CA

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功能详解 语音回呼功能详解 语音通知功能详解 语音验证码功能详解

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https://orgid-dev.huawei.com/oauth2/userinfo headers: Authorization: Bearer access_token (其中access_token是第二步请求中的响应体)

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正则式函数 本文介绍正则式函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 正则式函数 函数 描述 regexp_extract函数 提取目标字符串中符合正则表达式的子串。 regexp_like函数 判断目标字符串是否符合正则表达式。 regexp_extract_all函数

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功能详解 AXB模式功能详解 AX模式功能详解 X模式功能详解 AXE模式功能详解 AXYB模式功能详解

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对象详解 BO Abstract BO Value Object 对象间关系

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TB_TASK_SIZE_ALL 人工指定分割多少份target，可以大于机器数量，建议设置的值略大于机器数量，不建议少于机器数量，会导致机器浪费。不设置时会根据机器数量自动设置。 8 表3 ninja文件缓存选项 参数项 说明 示例 TB_CACHE_SERVER_IP ninja文件缓存开关，和TB_CA

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限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。

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顺序运行。 MLS中的一个算链可转换成一个ipynb文件或一个python文件，开发者可基于转换的文件做进一步开发。 亮点特性1：可视化建模 MLS提供了用户友好的可视化模型探索或开发环境，开发者只需要通过简单拖拉拽操作编排算子，构建算链即可完成机器学习建模。 MLS中一个算链由

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目录文件详解 i18n.json packageinfo.json {widget}.css {widget}.editor.js {widget}.ftl {widget}.js 父主题： 代码结构介绍

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审核门禁详解 审核门禁仅支持合入机制为“审核机制”的合并请求。 门禁的开启/关闭 进入目标仓库，单击“设置 > 策略设置 > 合并请求”。 单击“新建”，为目标分支设置分支策略。 配置门禁。 配置策略下的“最小审核人数”不为0，单击“确定”保存设置，门禁开启。 配置策略下的“最小

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。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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