非对称加解密 “非对称加解密”处理器用于使用指定的非对称加密算法对明文进行加密、对密文进行解密操作。 配置参数 参数 说明 私钥 解密时必填，base64编码。 公钥 加密时必填，base64编码。 操作 当前支持非对称加密、非对称解密。 加密算法 当前支持RSA 明文 待加密明文。

查看更多 →

对称加解密 “对称加解密”处理器用于使用指定的对称加密算法对明文进行加密、对密文进行解密操作。 配置参数 参数 说明 操作 当前支持对称加密、对称解密、HMAC签名、HMAC验签。 加密算法 对称加/解密当前支持AES算法。 HMAC签名/验签当前支持HMAC算法。 加密模式 仅

查看更多 →

对称加解密 “对称加解密”处理器用于使用指定的对称加密算法对明文进行加密、对密文进行解密操作。 配置参数 参数 说明 操作 当前支持对称加密、对称解密、HMAC签名、HMAC验签 加密算法 对称加解密当前支持AES算法。数字签名支持HMAC算法 加密模式 当前支持GCM模式 PBKDF2口令

查看更多 →

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 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

查看更多 →

非对称加解密 “非对称加解密”处理器用于使用指定的非对称加密算法对明文进行加密、对密文进行解密操作。 配置参数 参数 说明 私钥 解密时必填，base64编码。 公钥 加密时必填，base64编码。 操作 当前支持非对称加密、非对称解密。 加密算法 加密算法，当前支持RSA。 明文

查看更多 →

该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台ModelArts，

查看更多 →

证，且账号不能处于欠费或冻结状态，请根据资源和成本规划中预估价格，确保余额充足。 卸载解决方案前，请先确保OBS桶中无数据，否则解决方案将卸载失败。 该解决方案暂不支持OBS上传加密文件，上传视频大小以对象存储服务 OBS桶的上传要求为准。

查看更多 →

取消查询处理中函数 客户端应用可以使用本节描述的函数，要求取消一个仍在被服务器处理的命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题： libpq接口参考

查看更多 →

取消查询处理中函数 客户端应用可以使用本节描述的函数，要求取消一个仍在被服务器处理的命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题： libpq接口参考

查看更多 →

函数中如何读写文件？ 函数工作目录权限说明 函数可以读取代码目录下的文件，函数工作目录在入口文件的上一级，例如用户上传了文件夹backend，需要读取与入口文件同级目录的文件test.conf，可以用相对路径“code/backend/test.conf”，或者使用全路径（相关目

查看更多 →

model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

查看更多 →

model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

查看更多 →

model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

查看更多 →

函数常规信息中的“应用”应如何理解？ “应用”实际作用就是文件夹功能。当前创建的新函数所属应用均为“default”应用，且无法更改，新版本里会逐步弱化并下线老界面的“应用"概念，未来会通过标签分组的方式来管理函数的分类等。 父主题： 其他问题

查看更多 →

直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（ke

查看更多 →

ad包装非对称密钥？ 问题描述 默认情况下，GmSSL命令行工具中未启用包装密码算法-sms4-wrap-pad。您可以下载并安装最新版本的GmSSL，然后对其进行修补，以完成导入非对称密钥所需的信封包装。 解决方法 按照以下说明，在没有任何业务的机器，或创建临时机器，使用bash命令安装修补版本的GmSSL。

查看更多 →