数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留n位小数；如果n不存在，则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留

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ModelArts提供的大规模计算集群，可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。ModelArts默认提供公共资源池，按需计费。专属资源池需单独创建，专属使用，不与其他用户共享。 AI Gallery 预置常用模型和算法，您可以直接获取使

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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，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1

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p类型，则会先查找支持timestamp类型和int类型（常量数字认为是int类型）“等于”运算的函数，如果找不到，则把timestamp_col和常量数字隐式类型转化成text类型来计算。 【建议】尽量避免标量子查询语句的出现。标量子查询是出现在SELECT语句输出列表中的子查

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到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。

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。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商业用途，并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署，即可完成 函数工作流 FunctionGraph，对象存储服务 OBS等资源发放，帮助用户轻松搭建电池、电机、电控数据分析预测解决方案。

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。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商业用途，并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署，即可完成函数工作流 FunctionGraph，对象存储服务 OBS等资源发放，帮助用户轻松搭建汽车价值评估解决方案。

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数据管理概述 TICS 的数据管理由“连接器管理”和“数据管理”两部分来实现： 连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器，并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持 MRS 服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、D

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CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

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Anti-DDoS，AAD）、 Web应用防火墙 （Web Application Firewall，WAF）等安全防护服务上报的告警数据，从中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 安全云脑通过对多方面的安全数据的分析，为

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允许多合作方参与的结构化数据SQL分析作业。 可信联邦学习 允许多合作方参与的模型训练、评估作业。 联邦预测学习 允许多合作方参与的样本联合预测作业。 存储方式 指计算节点所属的CCE或IEF容器的工作负载，目前支持“OBS存储”和“主机存储”方式。“OBS存储”方式是将OBS服务中的路径映射到服务容器内的本地路径，

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SQL和Spark Streaming应用开发指导。MLlib和GraghX的详细指导请参见Spark官方网站：http://spark.apache.org/docs/2.2.2/。 图1 Spark架构 Spark开发接口简介 Spark支持使用Scala、Java和Pyth

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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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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。

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使用FPGA加速云服务器提供硬件开发套件（Hardware Develop Kit，HDK）和应用开发套件（Software Develop Kit，SDK），可以进行AEI（Accelerated Engine Image）的开发和应用。 FPGA加速云服务器提供现场可编程门阵

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。

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Anti-DDoS，AAD）、Web应用防火墙（Web Application Firewall，WAF）等安全防护服务上报的告警数据，从中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 态势感知通过对多方面的安全数据的分析，为

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非日志表(unlogged table)数据的安全性。 【建议】临时表和非日志表的存储方式建议和基表相同。当基表为行存（列存）表时，临时表和非日志表也推荐创建为行存（列存）表，可以避免行列混合关联带来的高计算代价。 【建议】索引字段的总长度不超过50字节。否则，索引大小会膨胀比较

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在弹出的页面查看执行结果和作业报告。 图5 查看执行结果、作业报告 在历史作业列表中，查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图6 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开

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在弹出的页面查看执行结果和作业报告。 图5 查看执行结果、作业报告 在历史作业列表中，查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图6 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开

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