com:443/dl_model/model.h5"。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path

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TA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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rget 参数说明：设置用于增量检查点打开时，候选buffer链中可用buffer数目占据shared_buffer内存缓冲区百分比的期望值，当前候选链中的数目少于目标值时，bgwriter线程会启动将满足条件的脏页刷盘。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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rget 参数说明：设置用于增量检查点打开时，候选buffer链中可用buffer数目占据shared_buffer内存缓冲区百分比的期望值，当前候选链中的数目少于目标值时，bgwriter线程会启动将满足条件的脏页刷盘。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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rget 参数说明：设置用于增量检查点打开时，候选buffer链中可用buffer数目占据shared_buffer内存缓冲区百分比的期望值，当前候选链中的数目少于目标值时，bgwriter线程会启动将满足条件的脏页刷盘。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“超参的默认值以及取值范围”表的内容。 示例

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TA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。

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每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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227.2.1.36 重要 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 [OID] 该告警所对应的MIB节点的OID号。 Usage 当前转发流表数目占规格数目的比例。 对系统的影响 影响业务正常运行。 可能原因 当前设备中转发流表数目达到或超过规格数目的90%或者100%。 处理步骤 执行命令display

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查询租户下辅助弹性网卡数目 功能介绍 查询辅助弹性网卡数目 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。 URI GET /v3/{project_id}/vpc/sub-network-interfaces/count 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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参数 变量设置方法如下： 将光标聚焦到支持变量输入的文本框中，文本框联想出如下变量类型的前缀，选择所需类型。 FLOW：流程变量，仅在流程内有效，跳转至其他流程不再有效。 GLOBAL：全局变量，需事先在“资源管理 > 全局变量”中添加，在流程所在的整个会话实例中有效。 SYS：

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服务器 的DDoS攻击，使用 HEADERS 和 RST_STREAM发送一组HTTP请求，并重复此模式以在目标 HTTP/2 服务器上生成大量流量。通过在单个连接中打包多个HEADERS和RST_STREAM帧，显著提升每秒请求量，提升服务器上的CPU利用率，从而导致由于资源消耗造成的服务器拒绝服务。 表1

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查询指定配置项中的custom参数 使用“--cli-profile”指定要查询的配置项的名称，支持以table，json或tsv格式输出，默认为json格式。查看指定配置项中的custom参数的命令为： hcloud configure show [--cli-profile=${profileName}]

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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 在实际应用中，升级、回滚是一个常见的场景

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learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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漂移的问题。新的数据和新的特征在已有的模型上表现会越来越差。在MLOps中，实验迭代的产物将会是一条固化下来的流水线，这条流水线将会包含数据工程、模型算法、训练配置等。用户将会使用这条流水线在持续产生的数据中持续迭代训练，确保这条流水线生产出来的模型的AI应用始终维持在一个较好的状态。

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String 机器人标识符，qabot编号，UUID格式。如：303a0a00-c88a-43e3-aa2f-d5b8b9832b02。 获取方法： 登录对话机器人服务控制台，在智能问答机器人列表中查看qabot_id。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面，URL地址为“https://<管理节点IP>：8000” 启用主动学习，机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题： AI防护者初始化

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定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果。一旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐

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