套用质检评分设置档 场景描述 套用质检评分设置档。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/appraisescore/applyAppraiseScore，例如域名是service.besclouds.com

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几个环节的关系如下： 图1 评分模板的生命周期 只有发布状态下的模板才可以被质检任务关联，发布状态的任务和草稿状态的任务删除之后变为已废弃状态。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“配置中心 > 质量管理 > 人工质检评分模板”，进入评分模板列表页面。 单击“新增”，进入新增模板页面，配置模板参数。

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、JS错误率、操作可用性、卡顿率等指标。每个指标可以排序； 图2 应用列表 页面 页面分析用于定位页面加载慢、页面错误、卡顿等问题。 页面加载慢 衡量页面展现慢的指标是加载耗时。 加载耗时：计算onLoad到onReady生命周期执行完成的时间段内，所有setData以及请求发送之后setData的最长渲染回调时间。

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成本进行估算，未考虑当月已产生成本的影响。 - 已超预算数/预测超预算数 已超预算数：当前重置周期内，实际成本和用量预算的个数。 预测超预算数：当前重置周期内，预测成本和用量超预算的个数。 查看预算 近30天异常成本数 客户可查看近30天上报的异常成本数量。 分析异常成本 预计月度可节省成本

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关于职业认证考试评分与内容 如何了解考试涵盖的知识点及考点分数占比和通过分数？ 考试试题是否会经常更新？ 华为云发布的新产品或服务，是否很快会被纳入考试范围？ 父主题： 常见问题

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理> 我的资源”，进行资源的检索和管理。 运维管理 控制台的“运维管理”页签汇总成本概况、监控信息、费用和账单信息，帮助用户优化成本，规划费用。各个模块的简介和功能如表2所示。 表2 模块简介和使用 模块 简介 如何使用 成本概况 显示当月成本和月末预测成本，与上月成本的环比情况，以及当月不同产品类型的成本分布。

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修改质检评分设置档 场景描述 修改质检评分设置档。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/appraisescore/modifyAppraiseScore，例如域名是service.besclouds

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及格。 C类指标不参与评分。 在没有A类指标参与评测时，B类指标评分权重更大，这样只要有几项B类指标不通过，则对应的评分会小于60分。 AB类log函数评分原则（Principle） A类，错一项就不能及格（低于60）。 B类，再怎么错都不会不及格（除非评分项不包括A类）。 全错则是0分，全对则是100分。

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项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace 是 String DataArts Studio 工作空间ID，获取方法请参见实例ID和工作空间ID。 X-Auth-Token 是 String IAM

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。 订购管理 提供连接服务的购买和订单的查询功能。 空中写卡 SIM卡功能和数据全部由软件实现，可以远程将SIM卡功能和数据写入设备。 开发中心 开发中心是基于设备管理服务提供的一站式开发工具，帮助开发者快速开发产品/设备模型（Profile）和编解码插件，并进行自动化测试，生成测试报告。

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“随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下：

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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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C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考

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引导式创建应用，入门更轻松 为帮助新用户快速了解和使用CodeArts Deploy，部署服务针对新用户新增“引导式创建”功能。采用决策树的引导方式，使用户快速上手部署服务，降低使用成本，入门更轻松。 父主题： 功能特性

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回归 决策树回归 梯度提升树回归 LightGBM回归 线性回归 随机森林回归 父主题： 模型工程

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随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，森林中的每一棵决策树分别进行判断，哪一类被选择最多，就预测这个样本属于那一类。 随机决策森林分类中的决策树算法通过基尼不纯度（Gini impurity）或熵（En

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AB类均匀权重（Average）评分方案 该方案同样分为AB两类指标，其中A类总分为60分，B类总分为40分，A类指标按均匀权重扣分，B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则（Principle） A类60分，各A类指标得分权重相同。 B类40分，各B类指标得分权重相同。

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project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data_connection_id 否 String 数据连接id，如果是获取技术报告规则评分，请务必填写data_connection_id，databa

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分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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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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