Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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后的设置。 条件形式：需要设置的字段为度量时，支持且条件和或条件设置。也支持对数据的聚合前和聚合后的设置。 排序 对拖入字段的类别轴/维度进行排序，支持升序、降序。 排序设置：单击排序内字段的，选择需要的顺序。 说明： 使用维度排序：拖拽维度字段进排序槽位，自动将维度字段添加到维度槽位并在图表中显示。

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特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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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

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版本到1.1.2，详情请见升级固件版本。 当前主要支持的难例发现算法如下。 图片分类 CrossEntropyFilter(threshold_cross_entropy) 原理： 根据推理结果的交叉熵，判断熵是否小于交叉熵，小于则为难例。 输入： 推理结果prediction classes

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版本到1.1.2，详情请见升级固件版本。 当前主要支持的难例发现算法如下。 图片分类 CrossEntropyFilter(threshold_cross_entropy) 原理： 根据推理结果的交叉熵，判断熵是否小于交叉熵，小于则为难例。 输入： 推理结果prediction classes

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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12040 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 节点的操作系统熵值不足，可能导致该节点上加解密等命令执行慢，进而引起各实例业务处理性能下降，甚至业务进程无法正常执行。

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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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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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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重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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是五次检查中，至少有一次熵值大于等于500，则发送恢复告警。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 12040 严重 是 告警参数 参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响

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，导致服务启动失败。当前已知在一些Linux环境中存在此问题。 处理方法 方法1：启动客户端环境中的haveged服务，增加系统熵池熵值以提高读取随机数的速度。启动命令为： systemctl start haveged 方法2：调整客户端jdk配置 打开$JAVA_PATH/j

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，导致服务启动失败。当前已知在一些Linux环境中存在此问题。 处理方法 方法1：启动客户端环境中的haveged服务，增加系统熵池熵值以提高读取随机数的速度。启动命令为： systemctl start haveged 方法2：调整客户端jdk配置 打开$JAVA_PATH/j

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，导致服务启动失败。当前已知在一些Linux环境中存在此问题。 处理方法 方法1：启动客户端环境中的haveged服务，增加系统熵池熵值以提高读取随机数的速度。启动命令为： systemctl start haveged 方法2：调整客户端jdk配置 打开$JAVA_PATH/j

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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，

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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。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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，导致服务启动失败。当前已知在一些Linux环境中存在此问题。 处理方法 方法1：启动客户端环境中的haveged服务，增加系统熵池熵值以提高读取随机数的速度。启动命令为： systemctl start haveged 方法2：调整客户端jdk配置 打开$JAVA_PATH/j

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