公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数，计算公式为：dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数 / 单机器的DN数。 SMP配置方式 系统的CPU、内存、I/O和网络带宽等资源充足。SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会引起资源消耗的增加，当上述

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ClickHouse表引擎适用场景说明 ClickHouse中最强大的表引擎当属MergeTree（合并树）引擎及该系列其他引擎，根据业务场景选择合适的引擎。 表引擎选择建议 自助报表分析、行为数据分析，在不涉及重复数据聚合的情况下，建议使用ReplicatedMergeTree表引擎。

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弹性IP实例可用带宽小于指定参数值，视为“不合规” function-graph-concurrency-check 函数工作流 的函数并发数在指定范围内 fgs FunctionGraph函数并发数不在指定的范围内，视为“不合规” function-graph-public-access-prohibited

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killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错：Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大，导致Dataloader进程退出。

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公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数，计算公式为：dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数 / 单机器的DN数。 SMP配置方式 系统的CPU、内存、I/O和网络带宽等资源充足。SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会引起资源消耗的增加，当上述

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对业务场景数据量、数据源调研，评估项目数据特征维度系数，提供客户管理和数据情况调研服务，完成项目规格设计，根据数据模板完成数据分析与整理 适用于AI算法模型的数据特征维度20以下的场景 适用于AI算法模型的数据特征维度21~50的场景 适用于AI算法模型的数据特征维度50~100的场景 工业生产优化算法集成实施服务

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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重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较

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155:40214 [Receiving block BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 with io weight 10] | opWriteBlock BP-1287143557-192.168.199

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适用于云备份（CBR）的最佳实践 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 cbr-backup-encrypted-check CBR备份被加密 cbr CBR服务的备份未被加密，视为“不合规” cbr

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适用于弹性伸缩（AS）的最佳实践 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 as-capacity-rebalancing 弹性伸缩组均衡扩容 as 弹性伸缩组扩缩容时，没有使用‘EQUILIBRIUM_

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同步复制管理（只适用于存量经营） 管理保护组 管理保护实例 管理复制对 管理容灾演练 配额

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各阶隐向量长度(AutoGroup需要提供此参数)。 mlp_architecture Array of integers 神经网络结构(AutoGroup需要提供此参数)。 max_order Integer 最大交互阶数(AutoGroup需要提供此参数)。 hash_sizes Array of integers

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供此参数)。 mlp_architecture 否 Array of integers 神经网络结构(AutoGroup需要提供此参数)。 max_order 否 Integer 最大交互阶数(AutoGroup需要提供此参数)。 hash_sizes 否 Array of integers

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完全可定制的管道，支持灵活排序修复的顺序 特征识别模块： 对CAD模型中的特征（如孔、槽、壁等）进行自动识别和提取。 支持多种复杂的几何特征识别，包括非规则形状的特征提取。 几何简化模块： 对复杂的CAD模型进行简化，保留关键几何信息的同时减少冗余数据。 提供多种简化策略，适用于不同精度和计算需求。

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布隆过滤器消除了对外部系统的依赖，并存储在Parquet数据文件的页脚中。 BLOOM hoodie.index.bloom.num_entries 存储在布隆过滤器中的条目数。 假设maxParquetFileSize为128MB，averageRecordSize为1024B，因此，一个文件中的记录总数约为130K。

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各阶隐向量长度(AutoGroup需要提供此参数)。 mlp_architecture Array of integers 神经网络结构(AutoGroup需要提供此参数)。 max_order Integer 最大交互阶数(AutoGroup需要提供此参数)。 hash_sizes Array of integers

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信息增益 选择特征数 特征分析完成后按相关性大小展示的Top N特征数。 标签列是否为类别型 标签列设置后，该参数会根据标签列的类型自动判断是否为类别型，用户可使用默认值。 随机种子 “算法”为“信息增益”时设置，用以生成随机数。 排除特征列 执行包装法前需要排除的特征列，这些被排

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128.0/18，10.192.64.0/18，10.192.128.0/18。 应用场景一：准实时推理场景 特征 在准实时推理应用场景中，工作负载具有以下一个或多个特征： 调用稀疏 日均调用几次到几万次，日均GPU实际使用时长远低于6~10小时，GPU存在大量闲置。 单次处理耗时长

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各阶隐向量长度(AutoGroup需要提供此参数)。 mlp_architecture Array of integers 神经网络结构(AutoGroup需要提供此参数)。 max_order Integer 最大交互阶数(AutoGroup需要提供此参数)。 hash_sizes Array of integers

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多值特征匹配时，匹配特征个数无关，都被视为匹配。 操作：可以单击操作列下面的进行删除某个匹配特征对。 您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的用户特征名、物品特征名和权重。 最近邻域数 机器学习中的概念， 例如协同过滤计算中，需要计算物品之间，用户之间的相似度。最近邻域数是x，

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逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET work_step String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练

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