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为本地文件包含和远程文件包含，说明如下： 当被包含的文件在 服务器 本地时，称为本地文件包含。 当被包含的文件在第三方服务器时，称为远程文件包含。 文件包含漏洞是指通过函数包含文件时，由于没有对包含的文件名进行有效的过滤处理，被攻击者利用从而导致了包含了Web根目录以外的文件进来，导致文件信息的泄露甚至注入了恶意代码。

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从下拉框中选择当前数据操作流的名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据的特征量大，而大多数特征对模型训练无效，可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义的特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理

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数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题： 预置算子说明

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Kernel的目录，在编译时定义 /usr/include EXEC SQL INCLUDE "filename"语句仅搜索当前目录。 在每一个目录中，预处理器首先按照给定的文件名搜索，若没找到则会追加.h到文件名后重试（除非指定的文件名已有该后缀）。 文件名是大小写敏感的。 父主题：

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而用极少的几个特征来涵盖大部分的数据集信息。主成分分析认为，沿某特征分布的数据的方差越大，则该特征所包含的信息越多，也就是所谓的主成分。适用于线性可分的数据集。 KPCA：基于核函数的主成分分析。KPCA与PCA基本原理相同，只是需要先升维再进行投影，因为有些非线性可分的数据集只有在升维的视角下才线性可分。

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果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期的特性，给出评估的值。

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呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题： 附录

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特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0，说明这个特征对于标签的识别没有区分度，可以不选用；而f0、f2特征的iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业

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特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列，只支持数字列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

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13 createInCtiFlag integer False 在CTI平台创建过座席的标记，0：未创建，1：创建过 1.5.14 guId string False 座席签入登录平台的的GUID 1.5.15 singlePhoneFlag string False 单电话座席开关

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Kernel的目录，在编译时定义 /usr/include EXEC SQL INCLUDE "filename"语句仅搜索当前目录。 在每一个目录中，预处理器首先按照给定的文件名搜索，若没找到则会追加.h到文件名后重试（除非指定的文件名已有该后缀）。 文件名是大小写敏感的。 父主题：

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Kernel的目录，在编译时定义 /usr/include EXEC SQL INCLUDE "filename"语句仅搜索当前目录。 在每一个目录中，预处理器首先按照给定的文件名搜索，若没找到则会追加.h到文件名后重试（除非指定的文件名已有该后缀）。 文件名是大小写敏感的。 父主题：

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Kernel的目录，在编译时定义 /usr/include EXEC SQL INCLUDE "filename"语句仅搜索当前目录。 在每一个目录中，预处理器首先按照给定的文件名搜索，若没找到则会追加.h到文件名后重试（除非指定的文件名已有该后缀）。 文件名是大小写敏感的。 父主题：

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单击“创建”，界面新增“Harddisk”特征工程。 等待特征工程的“环境信息”中的特征工程状态从“创建中”变更为“运行中”，即开发环境创建完成。 单击特征工程“操作”列的图标，进入JupyterLab环境的“Launcher”界面。 在左侧的代码目录中，可以看到系统自动为用户创建的与特征工程同名的算法工程目录

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得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。

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项目ID，获取方法请参考获取项目ID。 instance_id 是 String 实例的ID。 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 entity_type 是 String

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指向一个pyspark的DataFrame类型对象，该对象中包含各个特征取值的gini，entropy指标 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 feature_cols 是 待分析的特征名称 "" label_col 是 标签列的名称 "" enable_sparse 是 输入数据是否为稀疏格式，取值为{true

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Frequency，针对非数值型的数据，即类别离散数据的算法。具体步骤如下： 将所有的数据点都标为非异常点； 计算所有每一个属性值的频数； 计算每一个点的AVF score，即样本点x的每一个属性值对应的频数之和除以属性总数，这里的属性指的都是category的属性。 AVF score值越小，样本越异常。

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WeLink 运维保障服务包含什么服务？ WeLink运维保障服务包含WeLink直播保障服务。 父主题： 关于服务咨询

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为什么物联网卡无法复机？ 目前复机功能仅支持在SIM卡管理页面进行主动停机的场景。其它场景处理方式请参考停机原因。 父主题： 无法使用/停机/复机

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