构建程序 本例提供了为文件加/解密的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以使用示例代码学习使用。 创建程序包 本例使用Java8语言实现加/解密的功能，有关函数开发的过程请参考Java函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。 图1 样例代码目录 其中Fi

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构建程序 本例提供了为图片打水印功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（watermark.zip）学习使用。 创建程序包 本例使用Python语言实现为图片打水印的功能，有关函数开发的过程请参考Python函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。

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程序输出 代码片段描述 缩写 扩展内容 将表达式发送到标准输出 “print” print(my_expression) 父主题： 后缀片段

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数、操作符和高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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成本和使用量预测 预测机制 预测的应用

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录，可以获取批量服务预测结果，包括预测结果文件和AI应用预测结果。 若预测成功，目录下有预测结果文件和AI应用预测结果；若预测失败，目录下只有预测结果文件。 预测结果文件：文件格式为“xxx.manifest”，里面包含文件路径、预测结果等信息。 AI应用预测结果输出： 当输入为

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关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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多数企业都不具备AI开发能力。 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

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在“联邦预测”页面批量预测Tab页，查找待执行的作业，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab

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多层感知机预测(PyTorch) 概述 使用PyTorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。 该算子通过cuda自动判断GPU是否可用。如果GPU可用，优先使用GPU训练；否则使用CPU训练。 输入 参数 参数说明 train_url train_url为存储模型文

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执行实时预测作业 执行实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页，单击“模型部署”，开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写要预测的“

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分子属性预测作业管理 创建分子属性预测作业 查询分子属性预测作业详情 父主题： API（盘古辅助制药平台）

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上传安装程序 通过安装程序采用 .zip分发，文件名称通常为lab-install-*.*.*.zip，*.*.*是安装程序的版本号。 如果直接操作 服务器 ，可以通过U盘将文件上传上去；如果是通过xShell等终端来操作的，可以通过相应的文件传输软件将文件上传到服务器中。 具体流程：

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小程序设置 网页版小程序介绍 网页版小程序制作 使用已认证公众号快速注册小程序 直接注册小程序 父主题： 设置网站前台

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调测程序 在Windows中调测程序 在Linux中调测程序 父主题： HBase应用开发指导

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Spark SQL程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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