微认证的实验在哪里进行 实验对我课程学习有什么帮助？ 实验要花多久完成？ 实验过程中“实验提示报错”怎么办？ 实验手册提及的相关内容缺失怎么办？ 为什么部分微认证实验环境跳转到了“KooLabs云实验”相关实验？ 为什么在我实验过程中并没有找到实验指导中所提到的功能或服务？ 为什么做了实验后发现账号的钱被扣除了？

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接收人。 月度预算支持的动态规划规则 规则 说明 按上个月的实际值 系统直接使用上个月的实际成本设置预算金额。 示例：上个月实际成本为100元，则当月的预算金额为100元。 按本月的预测值 系统根据当月的成本预测值自动设置预算金额。预测功能的具体描述请参见预测的应用与限制。 示例

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击“数据分析”。 分析完成后展示该 数据实例 的详细信息，包括：字段名称、字段类型、数据分布、有效值、空值、异常值、最大值、最小值、均值、方差、分位数等。 父主题： KPI异常检测学件服务

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth

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实例所使用磁盘的io_wait值（10秒均值）。 io_util real 实例所使用磁盘的io_util值（10秒均值）。 disk_read real 实例所使用磁盘的读速率（10秒均值），单位KB/s。 disk_write real 实例所使用磁盘的写速率（10秒均值），单位KB/s。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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防护事件列表参数说明 参数名称 参数说明 攻击流量带宽平均值 ddos攻击产生的流量带宽平均值。 攻击流量带宽峰值 ddos攻击产生的流量带宽最大值。 包转发率平均值 数据包的转发速率的平均值。 包转发率峰值 数据包的转发速率的最大值。 ddos攻击时间 ddos攻击发生的时间。 父主题：

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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批量下载文件/文件夹的文件有缺失？ 缺失的文件可能是因为文件未审核或者涉嫌敏感违规内容导致无法下载。 父主题： 普通用户

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1：表示用红色绘制告警目标边框。 默认值为0。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0 render_roi_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“检测区域渲染开关”。输出图像是否绘制检测区域，取值范围: 0：表示不绘制。 1：表示用黄色绘制用户设定区域。 默认值为0。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0

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实例所使用磁盘的io_wait值（10秒均值）。 io_util real 实例所使用磁盘的io_util值（10秒均值）。 disk_read real 实例所使用磁盘的读速率（10秒均值），单位KB/s。 disk_write real 实例所使用磁盘的写速率（10秒均值），单位KB/s。

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贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition Function），下一个搜索点为采集函数的极大值点。相比网格搜索，贝叶斯优化会利用之前的评估结果，从而降低

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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。 取值范围

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