学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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高效训练部署 基于modelarts的底层算法能力，提供更快的模型训练、部署能力。 支持多算法模型效果验证，验证不同数据、参数、模型对问法效果的影响。 支持模型最优参数组合推荐，保证问答效果。

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数据字典 维护数据字典。 前提条件 已登录MBM-F，且拥有该菜单栏目的操作权限。 注意事项 系统预置的数据字典数据不支持编辑、删除操作。 添加数据字典 在顶部导航栏中，选择“系统管理 > 应用配置 > 数据字典”。 进入“数据字典”页面。 在左侧数据字典结构树中选中记录，单击“添加”。

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校验字典是否存在 功能介绍 校验指定条件的字典是否存在，支持字典名称和字典编码。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_i

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备注 描述字典的用途、使用场景等。 在左侧字典列表页面，单击目标字典。 新增字典项的前提是存在字典，字典项属于字典的子集。 只有配置了字典项的字典，才可以在添加用户扩展属性时发挥其作用。 在右侧字典页面，单击“新增字典项”，在新增字典项页面，填写字典项信息。 表2 新增字典项 参数

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inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象，必须为分类模型的预测结果。 输出 参数 子参数 参数说明 output output_port_1 output为字典类型，output_port_1为混淆矩阵dataframe。

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objects 字典列表。 表5 Dictionary 参数 参数类型 描述 id String 字典ID。 name String 字典名称。 字符集：中文、英文字母、数字、下划线和空格。 约束：实例下唯一。 remark String 字典描述。 code String 字典编码。 字符集：英文字母、数字、下划线和空格。

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范

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创建知识库问法 功能介绍 该接口用于创建知识库问法。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/digital-human-chat/knowledge/question 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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编辑数据字典 在“数据字典管理”页面，选中待编辑的数据字典记录，单击“编辑”，根据实际情况修改属性名称、说明等参数信息。 删除数据字典 在“数据字典管理”页面，选中待删除的数据字典记录，先单击该数据字典记录右侧的，再在弹出的操作列表中单击“删除”，删除数据字典。 查询数据字典 在“

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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无监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范

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配置说明 字典编码 填写字典类唯一标识。 字典名称 填写字典类名称。 扩展字段1 作为字典类默认值，预留字段，可不填。 扩展字段2 描述 填写数据字典的描述信息。 数据字典创建完成后，单击字典名称前的“”展开字典项列表。 单击“创建字典项”。 在创建字典项弹窗中配置字典项相关信息，完成后单击“确认”。

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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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String 问法ID。 question 是 String 问法。 响应参数 状态码： 200 表5 响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-Request-Id String 请求ID。 状态码： 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code

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数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注，将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 示例 CREATE TABLE houses ( id INTEGER, tax INTEGER

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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