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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管理OBS中的数据 在KooCLI中，已经集成了以命令行方式管理OBS数据的工具obsutil的功能。您可以通过使用"hcloud obs"命令，快速管理您在OBS中的数据。 功能概述 您可以使用KooCLI进行如下操作，管理您OBS中的数据： 表1 KooCLI集成OBS功能 功能

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内控矩阵控制点档案 图2 智能校验结果 当内控矩阵控制点档案中的管控指标发生变化时，系统可立即调用新的指标项进行校验，并给出新的校验结果。 图3 调整后的内控矩阵控制点档案 图4 调整控制点档案后的智能校验结果 主观类管控点在对管控部门的节点进行显示，有相应人员手工确认是否符合控制要求。

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开通与部署问题排查等。 机器人规划设计与安装实施 提供流程机器人、问答机器人部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 热线图谱集成实施 面向热线工单关联关系挖掘、疑难工单等场景，调研客户环境和数据，形成基于热线图谱的相对应的开发和部署方案，完成该算法

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张作为参考图片进行量化，选择的图像要尽量覆盖模型的各个场景（比如检测人、车的模型，参考图像中必须由人、车，不能仅使用人或者无人无车的图像进行量化）。网络中如果存在多个输入层，则需要配置多个image_list 顶，顺序、个数与prototxt 完全对应。 Norm_type 表示对网络数据输入的预处理方法。注意image_type

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式为：最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说，学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。 热身比例 热身比例是指在模型训练过程中逐渐增加学习率的过程。在训练的初始阶段，模型的权重通常是随机初始化的，此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练，

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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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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与算法的计算系统，涵盖大量的数学模型与优化技术，考虑人、机、料、法、环等资源能力与工艺约束，为复杂的生产和供应问题提供优化的解决方案，目前主要支持生产计划、生产排程、运输计划能力。 生产计划 满足生产能力和物料计划的可执行的工作中心的生产计划。 生产排程 根据生产计划制定的详细的含顺序的任务加工计划。

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topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型：用户感兴趣的行为类型。 权重值：行为的初始权重。 衰减系数：用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间：用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔，以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 基于用户相似度的实时召回 基于用

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本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务。

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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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合规组织机构是内控合规管理基础数据，是定义内控合规管理组织架构数据的入口，通过合规组织机构的构建，明确内控合规管理的组织架构及职责内容，并用于后续与合规管理队伍中人员信息及合规承诺书的关联。 合规组织机构包含机构名称、届数、任期、职责内容等固定格式信息。与合规管理队伍中的人员信息关联后，还将显示该结构内的人员、合规岗位、承诺书签署情况等信息。

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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。

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与算法的计算系统，涵盖大量的数学模型与优化技术，考虑人、机、料、法、环等资源能力与工艺约束，为复杂的生产和供应问题提供优化的解决方案，目前主要支持生产计划、生产排程、运输计划能力。 生产计划 满足生产能力和物料计划的可执行的工作中心的生产计划。 生产排程 根据生产计划制定的详细的含顺序的任务加工计划。

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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://x.x.x.x:123

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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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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 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String

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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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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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退订使用中的资源说明 退订使用中的资源是指客户购买包年/包月资源后，发生退订时，可退订当前正在使用的部分。若资源已经续费，则正在使用的部分和未生效的续费部分会同时退订。 退订资源有以下三种情况：非五天无理由退订、可五天无理由退订、不可退订。 云服务退订的相关注意事项，可参考云服务退订规则概览。

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