如何选择组件版本 Mas-Mongo-SDK 1.3.1-RELEASE springboot适用版本：2.7.0 - 2.7.2 表1 核心依赖组件版本 GroupId ArtifactId Version 备注 org.springframework spring-aspects

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特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

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用户自定义。行为类型来源于通用格式数据源中“behavior”字段中“actiontype”的值。单击“”，增加正反馈行为类型。您可以通过和来自定义权重。 负反馈行为类型 用户自定义。行为类型来源于通用格式数据源中“behavior”字段中“actiontype”的值。单击“”，

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RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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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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score值越小，样本越异常。 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 参数 子参数 参数说明 outputs pipeline_model 输出的模型文件 output_dataframe

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。默认0.8。 子网络结构 特征向量之间使用神经网络核来计算相互关系时，该神经网络的结构。默认40,5。 是否移除因子分解机 是否移除模型架构中的因子分解机部分，值为true则蜕变为带有核函数的DNN。默认关闭。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会

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容不会覆盖原有的预置算子。 自定义算子 自定义算子类别中展示开发者自行开发的算子，如图1中蓝色框所示，初始为空。 该界面包含新增自定义算子和上传自定义算子两个按钮，开发者可以直接在线编写算子或上传本地已有的算子。 在当前版本中，一个自定义算子对应一个ipynb文件，开发者可使用Jupyter

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b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。 W 网络AI框架 网络AI框架根据业务场景，可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧（私有云或公有云），与不同层级网络控制系统对接，实时采集业务数据，基于最优算法模型实时调整网络运行配置，针对故障实施自动隔离

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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特殊场景中只有物体的部分亮度较暗，可以看是否满足要求。 按清晰度统计框数量的分布 Clarity of Bounding Boxes 横坐标：目标框的清晰度，值越大表示越清晰。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要用于判断待检测物体是否存在模糊的情况。比如运动中的物体在采集中可能变得模糊，需要重新采集。

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特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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特征尺度变换 概述 支持对稠密或稀疏的数值类特征进行常见的尺度变换，支持常见的log2、log10、ln、abs及sqrt等尺度变化函数。 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

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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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_port_1 output为字典类型，output_port_1为pyspark中的PipelineModel类型对象，特征异常平滑模型。 output output_port_2

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从左侧资产浏览界面拖拽预置算子或自定义算子至右侧算链编辑界面，如图2所示，则创建算子成功。 图2 拖拽创建结点 在画布中，鼠标移至算子结点，从右侧输出端口，如图3所示，拖动连线至下一个算子结点，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结点 图4 连线结束位置 进行算子连线。

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定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果。一旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐

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如何选择操作系统？ Windows 适用于Windows环境下的开发平台或运营业务。 系统盘要求40GB及以上、内存1GB及以上。 可以安装IIS、SQL Server等。 Linux 适用于Linux环境下的开发平台或运营业务。当前提供CentOS（推荐）和Ubuntu等类型操作系统。

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，后续方便区分和管理。 智能学习天数 HSS学习服务器应用进程的天数。学习天数越多，学习结果越准确。 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后，对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程：HSS根据应用进程特征库，自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程：您在“应用进程控制

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