规则引擎 配置数据转发规则 导入导出规则 父主题： 设备集成指导

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规则引擎 创建规则 查询规则 批量删除规则 调试规则 删除规则 查询规则详情 修改规则 添加目标数据源 查询目标数据源列表 删除目标数据源 添加源数据源 查询源数据源列表 删除源数据源 父主题： 设备集成API

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规则引擎 创建规则引擎源端 创建规则引擎目的端 父主题： 设备集成API（V1）

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规则引擎 规则引擎介绍 数据转发流程 SQL语句 连通性测试 数据转发至华为云服务 数据转发至第三方应用 查看数据转发通道详情 数据转发积压策略配置 数据转发流控策略配置 设备联动

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台支持两种联动规则：云端规则和端侧规则。例如，当用户选择云端规则，执行动作为“发送通知”时，物联网平台对接华为云的消息通知服务SMN，进行主题消息的设置和下发。当用户选择端侧规则时，云平台会将规则下发到设备侧，由端侧设备对平台下发的规则进行统一的管理和执行。 数据转发 数据转发无

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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创建规则引擎源端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎源端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/sources 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id string

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创建规则引擎目的端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎目的端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/destinations 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id

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SMN，进行主题消息的设置和下发。 例如：设置水表的电池电量阈值为小于等于20%时，上报电池电量过低的告警，用户就能及时了解设备的供电情况，以便及时更换电池。 数据转发规则 数据转发无缝与华为云其他服务对接，实现设备数据按需转发和处理，您无需线下购买和部署 服务器 ，即可实现设备数据的存储、计算、分析的全栈服务：

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让整个安全组缺少入方向规则，导致规则引擎的数据目的端不能收到设备发送的消息。 您可以通过添加入方向规则解决这个问题。如果业务场景需要规则引擎接收特定设备发送的信息，您可以添加入方向规则，将“端口范围”限定为特定设备的端口。如果业务场景需要规则引擎接收所有设备发送的信息，您可以添加

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此时在会显示设备在线，设备详情页中的边缘详情会有数据上报。 启动脚本后会生成log目录，该目录下会记录启动和运行日志。该目录下会有edge-shell-error.log和edge-shell-info.log两个文件，如果启动后设备没有连接上，可以通过查看error日志快速定位。

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“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“设备集成 LINK > 规则引擎”，在“规则引擎”页签中单击“导入规则”。 在弹窗中选择本地保存的规则文件，并导入。 导入成功后，在页面的规则引擎列表中可查看导入的规则。 导出规则 登录ROMA Connect控制台，在“实例

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开发中心支持数据转发吗？ 开发中心不支持规则引擎功能，无法进行数据转发。 您可在开发中心调测的时候使用API接口，订阅设备上报的数据。 开发中心调测完成，使用设备管理商用环境时，可以使用规则引擎的数据转发功能进行数据转发。 父主题： 设备集成（联通用户专用）

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能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。

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此时在会显示设备在线，设备详情页中的边缘详情会有数据上报。 启动脚本后会生成log目录，该目录下会记录启动和运行日志。该目录下会有edge-shell-error.log和edge-shell-info.log两个文件，如果启动后设备没有连接上，可以通过查看error日志快速定位。

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必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识

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但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用 12% 自然语言处理理论和应用 8%

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本章节主要讲解如何在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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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请确认连接信息是否正确或目标端地址是否可达，其中用户名和密码分别对应topic所属应用的appKey和appSecret，请检查后重试 请确认连接信息是否正确或目标端地址是否可达，其中用户名和密码分别对应topic所属应用的appKey和appSecret，请检查后重试。 500 ROMA

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设备集成指导 业务使用介绍 创建产品 注册设备 接入设备 产品管理 设备管理 规则引擎 订阅管理

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