wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization 否 Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 表23 AlgorithmSpecifyParameters

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单击特征工程“操作”列的图标，进入JupyterLab环境的“Launcher”界面。 在左侧的代码目录中，可以看到系统自动为用户创建的与特征工程同名的算法工程目录“Harddisk”。一个特征工程中，支持创建多个算法工程，与Harddisk同级的是其他算法工程目录，可无需关注。 在左侧代码目录中，单击Harddisk，进入Harddisk目录。

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。 “RATE” 训练数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。 结果保存路径 单击选择所有输出数据在OBS的保存根路径，会在这个根路径下自动创建feature_map、fea

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项目ID，获取方法请参考获取项目ID。 instance_id 是 String 实例的ID。 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 entity_type 是 String

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inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数 子参数 参数说明 output output_cnt_table 指向一个pyspark的DataFrame类型对象，该对象中包含各个特征及其取值的统计信息 output output_value_table

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Frequency，针对非数值型的数据，即类别离散数据的算法。具体步骤如下： 将所有的数据点都标为非异常点； 计算所有每一个属性值的频数； 计算每一个点的AVF score，即样本点x的每一个属性值对应的频数之和除以属性总数，这里的属性指的都是category的属性。 AVF score值越小，样本越异常。

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号从小到大的顺序进行匹配。请根据需要填写相应的序列号，取值范围为0~65535。 匹配模式：可选“允许”或“拒绝”。当匹配上AS_Path规则中的条件，如果该规则的匹配模式是允许，则这条路由被允许通过；如果该规则的匹配模式是拒绝，则这条路由被拒绝通过。 正则表达式：正则表达式就是

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执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设

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号从小到大的顺序进行匹配。请根据需要填写相应的序列号，取值范围为0~65535。 匹配模式：可选“允许”或“拒绝”。当匹配上AS_Path规则中的条件，如果该规则的匹配模式是允许，则这条路由被允许通过；如果该规则的匹配模式是拒绝，则这条路由被拒绝通过。 正则表达式：正则表达式就是

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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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乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此

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号从小到大的顺序进行匹配。请根据需要填写相应的序列号，取值范围为0~65535。 10 匹配模式 必选参数。 AS_Path规则的匹配模式，取值如下： 当匹配上AS_Path规则中的条件，如果该规则的匹配模式是允许，则这条路由被允许通过。 当匹配上AS_Path规则中的条件，如果

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wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization 否 Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 表23 AlgorithmSpecifyParameters

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对mmlspark python包中LightGBM回归的封装 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数

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存储或者文件系统，且“文件格式”必须选择“ CS V格式”。 图1 正则表达式参数 在迁移CSV格式的文件时， CDM 支持使用正则表达式分隔字段，并按照解析后的结果写入目的端。正则表达式语法请参考对应的相关资料，这里举例下面几种日志文件的正则表达式的写法： Log4J日志 Log4J审计日志

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存储或者文件系统，且“文件格式”必须选择“CSV格式”。 图1 正则表达式参数 在迁移CSV格式的文件时，CDM支持使用正则表达式分隔字段，并按照解析后的结果写入目的端。正则表达式语法请参考对应的相关资料，这里举例下面几种日志文件的正则表达式的写法： Log4J日志 Log4J审计日志

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生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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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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号从小到大的顺序进行匹配。请根据需要填写相应的序列号，取值范围为0~65535。 10 匹配模式 必选参数。 AS_Path规则的匹配模式，取值如下： 当匹配上AS_Path规则中的条件，如果该规则的匹配模式是允许，则这条路由被允许通过。 当匹配上AS_Path规则中的条件，如果

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数据治理 借鉴资产管理的方法理论来管理数据，对进入平台的数据进行标准化的规范约束。以元数据作为驱动，连接数据的标准管理、数据质量管理、数据安全管理的各个阶段，形成统一、完善的数据治理体系。 数据资产 数据资产是指数据资产管理服务以提升数据资产的管理水平和数据资产的使用效率为目标，搭建

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*域名 在下拉选项框中选择创建域名配置中创建的域名，可选择 多个域名 。 路由规则 *服务地址 设置匹配HTTP请求中的服务地址参数，可选择的匹配规则包括：精确匹配、前缀匹配和正则匹配。 前缀匹配：以前缀作为匹配条件，如输入参数为/opt，则匹配以/opt开头的所有路径。 精确匹配：即完

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