设置PI和迭代基线 系统支持将PI和迭代设置为基线，也支持取消基线设置。 PI设置为基线后，PI下的迭代也会同步被设为基线。 PI取消基线后，PI下的迭代也会同步被取消基线。 前提条件 已创建项目。 已创建PI和迭代。 基线 在计划管理列表中，选择需要基线的PI和迭代。 通过复选

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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，如需更换Kerberos认证状态，建议重新创建MRS集群，然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务（MRS）无法公

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批量删除项目的迭代 功能介绍 批量删除项目的迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/iterations 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String devcloud项目的32位id

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Scrum项目的迭代 获取指定项目的迭代列表 批量删除项目的迭代 查看迭代详情 创建Scrum项目迭代 更新Scrum项目迭代 删除项目迭代 查看迭代历史记录 父主题： API

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使用迭代回顾会议模板 项目内的Wiki服务内置了“敏捷迭代回顾会议”模板，将回顾会议实践沉淀并共享给用户使用。 操作步骤 进入项目详情页面，选择“Wiki”页签。 单击“新建”。 选择“敏捷迭代回顾会议模板”，单击“确定”。 父主题： 迭代回顾

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向迭代中添加资源 功能介绍 向迭代中添加资源 URI POST /GT3KServer/v4/iterators/{iterator_id}/testcases/batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 iterator_id 是 String 迭代uri

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从迭代中移除需求 功能介绍 从迭代中移除需求 URI DELETE /GT3KServer/v4/{project_id}/iterators/{iterator_id}/issues 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释:

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Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。

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查看迭代历史记录 功能介绍 查看迭代历史记录 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v4/iterations/{iteration_id}/histories 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 iteration_id 是 Integer 迭代id 表2

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后续操作 完成新建迭代后，可以执行以下操作： 表2 管理迭代 操作项 说明 备注 编辑迭代 单击迭代卡片右上角下的“编辑迭代”，可对迭代进行编辑。 操作成员需拥有迭代的“编辑”权限。 更改迭代状态 针对“未启动”状态的迭代，单击迭代卡片右上角下的“启动迭代”，变更迭代状态由“未启动”变为“进行中”。

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is_iterator Integer 是否为迭代 plan_start_date String 开始时间 plan_end_date String 结束时间 service_id String 微服务ID service_name String 微服务名 pbi_id String PBI

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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为敏捷开发团队提供简单高效的团队协作服务。 产品介绍 什么是需求管理 产品优势 应用场景 权限管理 03 使用 学习如何在需求管理中开始您的实际工作。 常用操作 创建CodeArts项目 新建并管理Scrum工作项 Scrum项目 在Scrum项目中管理工作项 配置Scrum项目迭代计划 设置 Scrum项目公共配置管理

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从迭代中批量移除用例 功能介绍 从迭代中批量移除用例 URI DELETE /GT3KServer/v4/iterators/{iterator_id}/testcases/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 iterator_id 是 String

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本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20） 训练轮数 1 10 20

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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