测试经理根据缺陷分析输出的产品质量情况，测试用例执行情况编写测试报告； 测试报告应侧重于经过测试后对产品质量状况的分析和报告；测试执行过程的总结建议纳入阶段结束评估报告中。 缺陷分析报告 度量表 测试报告 测试评估 在一轮测试或者一个迭代测试完成，并进行了度量分析后，测试经理可组

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华为云支持您按照组织规划的方式分配成本。随着云服务的使用，规划的组织方式也会随着云服务的费用生成，体现在可视化工具的数据中。 您可以使用表1工具可视化成本分配结果（按关联账号、企业项目或标签的成本分布），并可以对获取的分配明细进行进一步分析。 表1 不同成本类型、分配方式对应的成本分配工具 成本类型

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如果正在使用临时安全凭据，则此header是必需的，该值是临时安全凭据的安全令牌（会话令牌）。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 value Array of ConformancePackComplianceDetail objects 合规规则包的合规规则评估结果详情列表。

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概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类； False

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将智能报表转化为智能工具，提供更加直观和高效的数据分析方式。 通过机器学习和数据挖掘，自动发现数据中的关联与趋势，提供有效的洞察与建议。 更多产品功能请参考产品功能。 访问方式 云服务平台提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台方式、API方式。 如果用户已注册云服务平台，可直接登录DataArts

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CCE集群版本为处于维护的版本 cce 确保CCE集群版本为处于维护中的版本。 CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” 为了保证您的服务权益，建议尽快升级到最新的商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤，具体操作流程可见CCE服务说明文档的升级概述。 c

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评估 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。 进入评估页面

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模型可视化作业中各参数的意义？ 可视化作业通过TensorBoard提供能力，TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题： 功能咨询

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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2 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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导致威胁检测不全面，攻击响应不及时，对终端的威胁行为也无法快速判定。 采用如图1所示的安全重保解决方案即可解决上述问题。 图1 应用场景 采用华为乾坤的安全重保解决方案可以实现： 边界防护与响应服务采用流量实时分析技术与云端探测相结合的方式，对暴露面进行精确识别和活跃度持续跟踪，做到暴露面一目了然且有据可查。

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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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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts W

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拖拽创建节点 在画布中，鼠标移至算子节点，从右侧输出端口，如图3所示，拖动连线至下一个算子节点，鼠标尽量放置至如图4 连线结束位置所示红框位置。 图3 从输出端口移动至下一节点 图4 连线结束位置 进行算子连线。 算子之间具有数据的流入流出关系，如果源算子与目标算子的输出输入端口数量都为1，则直接连线，如图4所示。

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训

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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， TICS 能

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评估 二分类评估 聚类评估 模型应用 多分类评估 回归评估 混淆矩阵 父主题： 模型工程

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拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示 文字识别 结果，包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。

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名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释： 认证测试中心CTC：是结合华为30年安全经验积累，并结合企业与机构的安全合规与防护需求，帮助企业与机构满足国家及行业法律法规要求，同时实现对安全风险与安全事件的有效监控，并及时采取有效措施持续降低安全风险，消除安全事件带来的损失。 云防火墙

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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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查询指定聚合合规规则的资源评估结果详情 功能介绍 查询指定聚合合规规则的资源评估结果详情。包含评估的资源，以及每个资源是否符合规则。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resource-manager/domains/{domain_id}/aggreg

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选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学

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