本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7

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设置GPU为1.0。 内存 设置内存大于50G。 存储路径 单击“存储路径”右侧文件夹图标，设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用已有的文件或数据，可将数据提前上传至对应的OBS路径下。 包含本项目桶最多挂载6个，不包含本项目桶最多挂载5个。 用户在Notebook列

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认证问题 个人用户能使用消息&短信服务吗？ BP账户能使用消息&短信服务吗？ IAM用户能使用消息&短信服务吗？ 合作伙伴账号能使用短信服务吗？ 消息&短信服务是否支持海外站点接入？ 短信服务接入是否支持IP白名单？如何配置？

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启动BPM实例 功能介绍 创建并启动一个BPM实例。 启动BMP实例前，需要先通过界面编排定义好BPM的元数据信息。 URI POST AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型

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呼入 2 KE11_CALL VMS呼叫（获取语音信息） 呼出 3 KE15_CALL VMS呼叫（删除语音信息） 呼出 4 BP_CALL VMS呼叫（向BP发送信息） 呼出 5 SP_CALL_LONG 长途呼入呼叫 呼入 6 INTER_CALL 内部呼叫 内部呼叫是指一个业务

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呼入 2 KE11_CALL VMS呼叫（获取语音信息） 呼出 3 KE15_CALL VMS呼叫（删除语音信息） 呼出 4 BP_CALL VMS呼叫（向BP发送信息） 呼出 5 SP_CALL_LONG 长途呼入呼叫 呼入 6 INTER_CALL 内部呼叫 内部呼叫是指一个业务

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请求示例 按条件查询BPM的实例。 GET https://AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/metadata/definitions?name=BP&active=false 响应示例 { "resCode": "0", "resMsg":

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hedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__IntelligentSchedulingModel_bp-XX.XX.XX.预置数据包.zip 智能排班基线应用：ISDP__IntellScheduleBaseline-XX.XX.XX.zip 定制开发时，请根据实际情况安装部署。

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本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7

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圈层运营计划管理 商家可以在卖家中心后台为联营商品报名，来加入圈层运营计划。 前提条件 报名商品必须是联营商品。 操作步骤 进入卖家中心后台，点击左侧导航栏“圈层运营计划>圈层运营计划管理”，进入圈层运营计划管理页面。 单击“圈层运营计划管理”页面的“新建申请”，进入报名信息填写页面。

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术语解释 专职人员激励/FH 服务伙伴发展快速通道 业务规划/业务计划/BP 咨询调研 验证搬迁 专职团队 能力构建场景 专家服务场景 专职讲师 讲师养成基金 讲师专职投入基金 父主题： 专职人员激励（FH）

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通过定义“基本信息”区域“设备名称”下拉框的“数据改变”事件，可以实现根据所选设备，在“设备详情”区域显示设备信息。 在“HW__createWorkOrder”页面中，选中“设备名称”下拉框。 图1 添加“数据改变”事件代码 在右侧“事件”页签中，单击“数据改变”后的“+”。 在“添加动作”

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传预测文件时，需保证训练作业数据在OBS桶中）。 示例数据文件压缩包说明 prediction_data ：预测数据 training_jobs_data.csv ：训练作业数据，用于和预测数据特征匹配。 暂不支持OBS上传KMS加密的预测数据文件。 文件解压 压缩包的类型只支持

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概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前 TICS 支持两种类型的预测方式： 批量预测： 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计算

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最大长度：128 job_type String 作业类型。作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 枚举值： SQL HFL VFL PREDICT creatorName String 创建人名称，最大值128 最小长度：0 最大长度：128

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发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。 父主题： 使用TI CS 联邦预测进行新数据离线预测

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合基于趋势（以历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机

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使用预测和预算来跟踪成本和使用量 概述 功能一：创建预测预算并接收告警 功能二：使用预算报告定期跟踪预算进展

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根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测

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选择标签列 创建预测分析项目后，需要选择数据标签列及标签列数据类型。在预测分析“数据标注”页面，可预览数据并完成标签列以及标签列数据类型选择，当前由于特征筛选算法限制，标签列必须是数据集的最后一列。模型训练将会使用全部数据训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。

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进入函数管理界面 图5 查看数据预测相关日志信息 使用ModelArts在线服务预测 在线预测：访问ModelArts 在线服务控制台，查找3.1准备工作步骤12创建的服务名称，按下图所示，单击“预测”，在预测代码框中填写需要预测的数据，数据格式为字典列表（注意：数据格式需要一致，不一致

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