可以只显示其中的某一个或两个。 坐标轴 坐标轴是指对图表组件，进行坐标系相关样式、颜色、位置和行为的设置。 图9 坐标轴 x轴 X轴：是否显示X轴。 X轴坐标轴类型：设置X轴坐标轴类型，支持连续数据、类目轴和时间轴。 坐标轴分割段数：设置X轴坐标轴段数。 最大值：X轴线标签数据的最大值。

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，低于或超过该范围的数值进行修正。支持均值、中位数以及边界值进行修正。 Log变换 连续型 适合连续特征。将特征进行sign(x)log(|x|+1)非线性变换，主要作用是稳定数值方差，使得右偏分布变换后接近正态分布。 添加预处理方法后，勾选添加预处理方法的字段，然后单击列表下方

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动画类型：设置翻牌器动画类型，支持普通类型、滚动类型和翻牌类型。 动画时间：设置动画时间，取值范围为[200, 100000]，单位为ms。 单次变换间隔：设置动画单次变换间隔时间，取值范围为[50, 1000]，单位为ms。 数据 在数据中，设置翻牌器的数据来源，更多介绍请参见数据接入。 交互 在

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鼠标悬浮联动：是否有鼠标悬浮联动效果。 坐标轴 在坐标轴中，设置图表的x轴和y轴，如是否显示x轴y轴、字体、字体颜色、是否显示刻度等。 图6 坐标轴 x轴 X轴：是否显示X轴。 坐标轴分割段数：设置坐标轴的分割段数，需要注意的是这个分割段数只是个预估值，实际显示的段数会在这个基础上根据分割后坐标轴刻度显示的易读程度作调整。

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。 图1 编辑控制点 在弹出的编辑控制点窗口中先选择对应的坐标系（与外业采集时一致），再单击“导入控制点”按钮，选择对应控制点文件，导入像控点。 图2 导入像控点 控制点文件一般为平面投影坐标，包含控制点名，东坐标，北坐标，高程信息，默认用空格符隔开，为txt格式，如下图所示： 图3

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种算法，详情请见难例上传介绍及说明。 表3 Bbox结构体说明 参数值 说明 xmin 检测框的坐标值。 ymin 检测框的坐标值。 xmax 检测框的坐标值。 ymax 检测框的坐标值。 score 检测框的得分。 label 检测框的类别。 返回值 返回bool值，表示是否是难例图片。

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Scripts”中的SessionsManager.cs文件。 由于SDK的虚拟世界比较庞大，导致距离坐标世界原点较远的虚拟资源坐标值很大，可能会引起一些渲染上的异常（例如模型闪烁，抖动等），因此SDK会将资源进行二次偏移以减小资源的坐标值。 如果您需要获取数字资源在虚拟世界中根节点的偏移量，请参考如下方法：

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度；数据模型和数据准备模板均只展示名称信息。 在界面上方的坐标图的上方，单击某个资产信息名称，可以设置展示的数据资产。 在界面右上角中设置要查看账本的时间段，该时间段内的资产信息以折线图展示在坐标图中。 在界面上方的坐标图中，单击折线图中某个时间点的资产节点，在界面下方的表中展示出该时间点的数据资产详细信息。

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特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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annel 变更后的信道中是否有雷达信道。 对系统的影响 AP工作信道发生改变，可能会影响其他工作的AP。 可能原因 射频调优。 用户配置变换信道。 监测到雷达信号冲突。 Mesh模式下发生信道变更。 处理步骤 无需处理。 父主题： AP&WAC设备告警

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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近n天、起止时间进行过滤。 图2 事件报表 事件统计分析报表 通过图表展示事件的MTTA和MTTR趋势； 柱状图的横坐标为日期，左纵坐标为新增的事件数量，右纵坐标为时间（分钟）； 柱形条的不同颜色代表不同的处理阶严重程度的事件； 紫色折线表示事件的平均响应时长，绿色折线表示事件的平均处理时长。

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需要具备AppStage服务运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见申请权限。 步骤一：生成敏感配置项坐标 无论通过什么方式获取敏感配置，都需要有一个唯一标识，让STS可以准确查找到敏感配置项，该标识称为“敏感配置项坐标”。 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“安全 >

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object 人物位置信息，该数组有四个值，分别代表左上角的坐标和右下角的坐标。例如[207,522,340,567]，207代表的是左上角的横坐标，522代表左上角的纵坐标，340代表的是右下角的横坐标，567代表的是右下角的纵坐标。 qr_location QRLocationDetail

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（关键行，x坐标） Y="-9.1187807788708923e+00" （关键行，y坐标） Z="0" （关键行，z坐标） NetDist="false"

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FF（换页键） 44 , 76 L 108 l 13 CR（归位键） 45 - 77 M 109 m 14 SO（取消变换） 46 . 78 N 110 n 15 SI（启用变换） 47 / 79 O 111 o 16 DLE（跳出数据通讯） 48 0 80 P 112 p 17 DC1（设备控制1）

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动画类型：翻牌器数字动画类型，支持“普通类型”、“滚动类型”和“翻牌类型”。 动画时间(ms)：动画播放的时长，单位为ms。 单次变换间隔(ms)：动画单次变换的间隔时长，单位为ms。 数据 在数据中，设置组件的数据来源。更多介绍，请参见如何调用后台接口。 图6 设置组件数据 事件 在

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在左侧导航栏中，选择“资产账本>资产账本详情”进入资产账本详情界面。 在界面上方的坐标图的上方，单击某个资产信息名称，可以设置展示的数据资产。 在界面右上角设置要查看账本的时间段，该时间段内的资产信息以折线图展示在坐标图中。 在界面上方的坐标图中，单击折线图中某个时间点的资产节点，在界面下方的表中展示出该时间点的数据资产详细信息。

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Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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FF（换页键） 44 , 76 L 108 l 13 CR（归位键） 45 - 77 M 109 m 14 SO（取消变换） 46 . 78 N 110 n 15 SI（启用变换） 47 / 79 O 111 o 16 DLE（跳出数据通讯） 48 0 80 P 112 p 17 DC1（设备控制1）

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