取证分析：采集和存储终端信息，并通过数据挖掘、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过HiSec Endpoint Agent数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 父主题： 方案概述

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切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4 mlp_dims 否 Array of

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取证分析：采集和存储终端信息，并通过数据挖掘、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过HiSec Endpoint Agent数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 父主题： 方案概述

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汽车及零部件：全局统一告警管理、设备生命周期管理、能源管控一体化及精益生产； 装备制造：全局统一告警管理、设备生命周期管理、能源管控一体化及精益生产； 办公自动化：全局统一告警管理、设备生命周期管理、能源管控一体化及精益生产； 电器仪器：全局统一告警管理、设备生命周期管理、能源管控一体化及精益生产； 建材：全局统一

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切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4 mlp_dims 否 Array of

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取证分析：采集和存储终端信息，并通过数据挖掘、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过EDR（Endpoint Detection and Response，端点侦测与回归）数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 漏洞扫描服务 （可选） 资产发现 基于客户提供的

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值为-1时，表示变量完全负相关。），并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样

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另一台计算机，无需尤其是面对高性能计算HPC、大数据分析和浪涌型IO高并发、低时延应用，现有TCP/IP软硬件架构和应用高CPU消耗的技术特征根本不能满足应用的需求。 RDMA优势 零复制：零复制网络技术使网卡可以直接与应用内存相互传输数据，从而消除了在应用内存与内核之间复制数据的需要。因此，传输延迟会显著减小。

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002ps，步长越大，越难收敛。 最小化步数：默认值为20000，输入范围：5000-50000。 预平衡时长：默认值为100ps，输入范围：20-200，单位：ps。时长增加，作业运行时间延长。 口袋发现时长：默认值为50ns，输入范围：20-50。 表面原子离散点数量：每个表面原子离散点数量。默认值为20，输入范围:

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APP特征信息中，MD5值如何填写？ APP特征信息中的MD5值，指的是APP证书的数字指纹值。对于安卓版APP，请填写证书的MD5值（以16进制形式填写）。对于苹果版APP，请填写证书的SHA-1值（以16进制形式填写）。 父主题： APP备案FAQ

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查看task错误日志。 结论：rowkey过于集中，出现了热点region。 处理步骤 Hbase做预分区。 把rowkey散列化。 建议与总结 建议 DLI 在写入数据时也将数据离散化，避免大量数据写入同一个regionServer，同时，在insert语句后增加distribute by rand()。

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ster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题： 功能咨询

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根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容 功能介绍 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/toolkit/surface-points

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切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4 mlp_dims 否 Array of

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据从一个节点，传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源，减少不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表

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9)表示相同的值集合，但是对于 numeric 上的范围就不是这样。 一个离散范围类型应该具有一个正规化函数，它知道元素类型期望的步长。正规化函数负责把范围类型的相等值转换成具有相同的表达，特别是与包含或者排除界限一致。如果没有指定一个正规化函数，那么具有不同格式的范围将总是会被当作不等，即使它们实际上是表达相同的一组值。

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预测变量，单击“”选择列名，支持多列选择。 特征列变换初始化方法 ACE分析时，特征列的初始化方式，支持如下特征列变换初始化方法： zeros 表示0作为初始值。 zero-mean 表示将特征值减去均值后的值作为初始值。 std 表示将特征值减去均值再除以方差后的值作为初始值。 标签列变换初始化方法 ACE分

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择。 城市特征描述 系统可对道路拥堵状态、交通污染排放、道路扬尘、运渣车数量、运渣车轨迹、工地土方量等污染源进行小时级、网格化统计，用于在宏观层面直观展示污染源分布情况，以及支持网格化空气质量推断。 图5 城市特征描述 通过单击导航栏的【网格推算】，选择子菜单【城市特征描述】进入。

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discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound 否 String 超参下界。 upper_bound 否 String 超参上界。 discrete_points_num 否 String 连续型超参离散化取值个数。

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这种情况是由于表数据量较大，并且源端通过where语句过滤，但并非索引列，或列值不离散，查询会全表扫描，导致JDBC连接超时。 图1 非索引列 解决方案 优先联系DBA修改表结构，将需要过滤的列配置为索引列，然后重试。 如果由于数据不离散，导致还是失败请参考2~4，通过增大JDBC超时时间解决。 根

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。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为

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