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, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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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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PATCH方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PATCH方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v2/{project

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application/merge-patch+json 在RFC7386协议的定义中，Merge Patch必须包含对一个资源对象的部分描述，即为JSON对象。该JSON对象被提交到服务端后与服务端的当前对象合并，即替换当前资源对象中的列表域，从而创建一个新的对象。 Strategic Merge

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PATCH请求方法操作示例 本章节主要介绍PATCH请求方法中，“Merge Patch”与“Strategic Merge Patch”类型的操作示例。 操作示例 以创建Deployment资源对象为例。 请求示例 { "apiVersion": "v1", "kind":

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resources.yaml 文件 1 微服务资源列表，相关说明请参见在IaC3.0代码中声明资源。 │ └── values.yaml 文件 1 微服务资源参数值，在resources.yaml中通过$ref的方式来引用。 │ └── configs/ 文件夹 1 微服务配置目录。 │ └── config_schema

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ild的目标CN中的SQL PATCH，因此建议在各个CN上尽量都创建对应的SQL PATCH。 CN之间由于Unique SQL ID不同，不共享SQL PATCH，需要用户手动在不同的CN上创建对应的SQL PATCH。 限制在存储过程内的SQL PATCH和全局的SQL PATCH不允许同时存在。

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从左侧资产浏览界面拖拽预置算子或自定义算子至右侧算链编辑界面，如图2所示，则创建算子成功。 图2 拖拽创建结点 在画布中，鼠标移至算子结点，从右侧输出端口，如图3所示，拖动连线至下一个算子结点，鼠标尽量放置至如图4 连线结束位置所示红框位置。 图3 从输出端口移动至下一结点 图4 连线结束位置 进行算子连线。

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ID在WDR报告和慢SQL视图中都可以获取到，在创建SQL PATCH时需要指定Unique SQL ID，对于存储过程内的SQL则需要设置参数 instr_unique_sql_track_type = 'all' 后在dbe_perf.statement_history视图中查询Unique SQL ID。

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通过 patch 操作对服务进行更新 功能介绍 通过 patch 操作对服务进行更新。patch 的格式可以参照 json patch。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

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的载体。 算链中的算子之间可以通过有向无环图（DAG）的形式组合，也可不与任何算子组合，一个算链可包含若干个DAG或零散算子。 在运行过程中，通过DAG形式组合的算子将严格按照DAG顺序调度运行，而未按DAG形式组合的算子则按照添加至算链的先后顺序运行。 MLS中的一个算链可转换

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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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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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发环境，并且处于“运行中”状态。具体操作请参见进入ML Studio操作界面。 准备数据 本章所用示例的数据已预置在/home/ma-user/work/.ml-workspace/built-in-workflow/sales_forecast数据文件夹中，无须上传即可直接使用

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验

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策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径，

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