指南》的“DB4AI: 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。

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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下载变量模板 单击导入面板中的导入，将判断表格中的变量是否支持。 如果不支持，则给出相应的提示，可按提示进行修改后再次上传。 如果支持，则将表格中的变量在界面中显示，用户可勾选相应变量进行导入。 图18 导入变量 导出 单击导出，则将该文档中的变量全部导出至表格中。 父主题： CrownCAD三维云CAD平台

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与 云搜索 的开发对接。同时在开发过程中培养客户自己的开发人员，减少学习成本和时间。 迁移支持 数据迁移与适配 第三方或者用户自建ES集群向 CSS 迁移，数据迁移与适配支持。 帮助客户在缺少云搜索开发经验的情况下，高效地完成业务与云搜索的数据对接。同时在迁移过程中培养客户自己的开发人员，减少学习成本和时间。

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退订使用中的资源说明 退订使用中的资源是指客户购买包年/包月资源后，发起退订时，可退订当前正在使用的部分。若资源已经续费，正在使用的部分和未生效的续费周期可以一同退订。客户可以在“退订与退换货>云服务退订”页面发起退订。 退订资源有以下三种情况：非五天无理由退订、可五天无理由退订、不可退订。

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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值

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执行命令时默认会读取当前消费者组中未被处理的消息。如果在配置文件指定了新的消费者组且命令中增加参数“--from-beginning”，则会读取所有Kafka中未被自动删除的消息。 Kafka角色实例所在节点IP地址，填写Broker角色实例其中任意一个的IP地址即可。 如果集群启用

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提问（在制定的会话中） 功能介绍 提问（在制定的会话中） 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 POST /v2/irobot/sessions/{session_id}/ask

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在“脚本管理”页面，可查看当前环境该账号下创建的所有脚本。 单击表头后的，可对脚本进行排序，在操作列可禁用/启用、或删除脚本。 表1 “脚本管理”页签说明 参数 说明 名称 脚本的名称，即在创建脚本时，配置的名称。 类型 脚本的类型。 全局：系统预置的脚本。 自定义：用户自定义的脚本。 是否启用 脚本是否已启用。

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退订使用中的资源说明 退订使用中的资源是指客户购买包年/包月资源后，发生退订时，可退订当前正在使用的部分。若资源已经续费，则正在使用的部分和未生效的续费部分会同时退订。 退订资源有以下三种情况：非五天无理由退订、可五天无理由退订、不可退订。 云服务退订的相关注意事项，可参考云服务退订规则概览。

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点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 ModelArts提供了丰富的基于场景的工作流样例，用户可以前往AI

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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M）、 数据仓库 服务（DWS）、IoTDA。 监控云服务状态 当您购买了云服务后，无需额外安装其他插件，即可在“监控>云服务监控”界面监控这些云服务的运行状态、查看其基本信息。 图1 监控云服务状态 监控云服务指标 单击云服务列表中的名称，进入云服务监控详细页面。此时您可以直接查看云服务各指标的数据曲线。

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API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容量的规划（例如：某活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。

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执行命令时默认会读取当前消费者组中未被处理的消息。如果在配置文件指定了新的消费者组且命令中增加参数“--from-beginning”，则会读取所有Kafka中未被自动删除的消息。 Kafka角色实例所在节点IP地址，填写Broker角色实例其中任意一个的IP地址即可。 如果集群启用

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IDE中，代码操作可以为检测到的问题提供重构和快速修复（以绿色曲线突出显示）。如果代码操作可用，则当光标位于曲线或选定文本区域上时，灯泡图标将显示在代码附近。单击代码操作灯泡图标或使用快速修复命令“Alt+Enter”将显示快速修复和重构建议。如果您只想查看没有快速修复的重构，请使用重构命令。

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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指南》的“DB4AI: 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。

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业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因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。

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状态码： 400 查询直播中的流信息数据失败 { "error_code" : "LIVE.100011001", "error_msg" : "Request Illegal" } 状态码 状态码 描述 200 查询直播中的流信息数据成功 400 查询直播中的流信息数据失败 错误码

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