适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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新建同类流并进行配置 上述相当于配置了第一个ERP基础数据同步到OA的流，默认的配置是物料主数据的配置，利用该模板配置不同的单据，方法如下： 复制该流创建一条新流 流名称根据同步单据名称进行修改，便于识别当前流同步的单据 配置全局配置，选择配置管理，点击"下一步" 修改全局配置：

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新建同类流并进行配置 上述相当于配置了第一个ERP单据同步到OA的流，默认的配置是采购申请的配置，利用该模板配置不同的单据，方法如下： 复制流创建一条新流 修改流名称做到见名知意 修改全局配置 全局配置各个配置说明如下： filter: B1草稿单据的筛选条件，根据DocObje

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。

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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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新建同类流并进行配置 上述相当于配置了第一个OA单据同步到ERP的流，默认的配置是销售订单的配置，利用该模板配置不同的单据，方法如下： 复制"E-cologyOA的单据同步到ERP_23-9-0"同步到OA的流 根据需要配置的单据名称，修改流名称，做到见名知意，比如现在同步供应商

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。

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DDS是否支持不同类型实例变更 DDS支持集群、副本集和单节点类型的实例，不同类型实例之间不能互相变更，可以通过数据复制服务（DRS）实现数据迁移。 例如：您想将副本集类型的实例变更为集群类型的实例，可以先购买集群实例，通过数据复制服务将已有副本集实例的数据迁移至集群实例。 通过

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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统计不同类型不同状态任务数量 功能介绍 统计不同类型不同状态任务数量。 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_id}/fd

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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不同类型的归档，费用分别是多少 选择归档存储类别涉及以下三种计费： 归档类别数据的存储费用 恢复归档数据的流量费用 提前删除归档数据（不满90天）收取的费用 存储类型 存储空间（按需） 存储套餐包（1TB 1年） 数据取回（直读） 数据取回（加急/标准） 删除对象 标准存储 0.0990元/GB/月

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几种不同类型的归档，区别是什么 标准存储 标准存储访问时延低和吞吐量高，因而适用于有大量热点文件（平均一个月多次）或小文件（小于1MB），且需要频繁访问数据的业务场景。 适合高性能，高可靠，高可用，频繁访问场景。 归档存储 归档存储适用于很少访问（平均一年访问一次）数据的业务场景

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读取通道数据时，如何区分不同类型数据？ 不同类型的消息使用不同的通道； 使用同一个通道的不同分区。上传消息时，不同类型的消息指定不同的partition_key，消费时根据partition_key来区分不同类型消息。 父主题： 转储相关问题

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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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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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看DDS监控

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想发送不同类型的短信该如何操作？ 您可以在相同应用下申请不同类型的短信签名。 父主题： 应用相关

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