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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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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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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标准页面中预置的API 在开发标准页面时，可以通过编写JS代码，来实现页面组件与后台接口之间的交互。如图1所示，在编写JS代码时，可直接使用系统预置的API。 系统预置的API代码结构样例如下，提供事件上下文context，用于封装常用的对象及API。 context ├──$app

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云硬盘备份 使用云硬盘备份创建新的云硬盘，相关操作请参考使用备份创建新云硬盘。 将新创建的磁盘挂载至新的服务器，相关操作请参考挂载非共享云硬盘或挂载共享云硬盘。 登录云服务器，查看磁盘中的数据。 SFS Turbo备份 使用SFS Turbo备份创建新的文件系统，相关操作请参考使用备份创建新文件系统。

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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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禁用根中的策略类型 功能介绍 禁用根中的策略类型。只有在根中启用了特定类型的策略，才能将该类型的策略绑定到根中的实体。执行此操作后，您不能再将指定类型的策略绑定到该根或该根中的任何组织单元或账号。这是在后台执行的异步请求。您可以使用ListRoots查看指定根的策略类型的状态。此操作只能由组织的管理账号调用。

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管理Cloud Map中的服务资源 Cloud Map服务资源介绍 申请开通Cloud Map 查看服务总览和依赖关系图 查看注册到CloudMap的服务信息 查看注册到CloudMap的微服务信息 查看和管理注册到CloudMap的微服务实例 查看注册到CloudMap的数据库列表 在CloudMap中新增接入地址

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，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更

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，只有通过此API注册后的事件才会在组件的事件列表中展现。 thisObj：当前组件实例对象，指为该组件注册事件。 "eventName"：事件名称，应该与触发事件API中的第一个参数保持一致。 "Event Label"：事件标签名，在事件列表中展示的事件标题。 []：定义该事

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图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注后的文件存放在与原始文件同路径的文件夹。 父主题： 图片/音频标注

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用状态的服务编排。如果多个版本都未启用，则执行最近版本的服务编排。 名称 服务编排的名称，即创建服务编排时，配置的名称。 标签 服务编排的标签，即创建服务编排时，配置的标签。 归属APP/BO 服务编排所归属的APP或BO。 类型 服务编排的类型，即创建服务编排时，配置的类型。 Autolaunched

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同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。

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模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下： 模型训练服务首页项目列表“

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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（例如促销活动的准备过程中，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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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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其他云服务的委托权限。 使用DLI提交作业 DLI提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，支持多种作业类型以满足不同的数据处理需求。 表1 DLI支持的作业类型 作业类型 说明 适用场景 SQL作业 适用于使用标准SQL语句进行查询的场景。通常用于结构化数据的查询和分析。

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其他云服务的委托权限。 使用DLI提交作业 DLI提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，支持多种作业类型以满足不同的数据处理需求。 表1 DLI支持的作业类型 作业类型 说明 适用场景 SQL作业 适用于使用标准SQL语句进行查询的场景。通常用于结构化数据的查询和分析。

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://100.1.1.1:3

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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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