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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DDoS高防支持权重回源吗？ DDoS高防按照轮询机制回源，目前不支持按权重回源。您可以将高防回源到ELB公网IP，然后在ELB上使用按权重回源给E CS 。 父主题： 产品咨询

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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ELB后端 服务器 权重检查 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 elb-members-weight-check 规则展示名 ELB后端服务器权重检查 规则描述 后端服务器的权重为0，且其所属的后端服务器组的负载均衡算法不为“SOURCE_IP”时，视为“不合规”。 标签

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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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考核人未打分处理规则：同类考核人优先分配是指如果有同类考核人，权重都平分给他，不同类的就不给了。放弃计算是指该考核人给考核对象的评分为0。 图3 设置基本信息 图4 绩效评分 评分方式： 360打分：在【设置考核人/对象】中对考核对象设置考核人和考核人权重，根据考核人权重和评分得出打分的结果。 流程打分：按

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resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service.py 必选，

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resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service.py 必选，

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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被推荐对象的属性。 weight 否 Float 权重。 最小值：0.01 最大值：1 表34 NumericalAttr 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 特征名。 weight 是 Float 权重。 最小值：0.001 最大值：1 表35 BloomFilterConf

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程，是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，奇异值分解算子可将1个矩阵分解为3个矩阵。 比如对于m×n 的矩阵A，可根据以下SVD计算公式得到左奇异向量组成的m×k 矩阵U、奇异值组成的k×k 矩阵Σ（对角线上元素被称为奇异值）和右奇异向量组成的n×k 矩阵V：A=UΣVT。 输入 参数

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DNS公网 域名 记录集权重设置 概述 “DNS公网域名记录集权重设置”插件用于DNS公网域名下对于记录集权重的修改设置。 配置介绍 表1 配置说明 参数 配置说明 公网域名 选择公网域名。 记录集1 选择记录集1的值。 记录集1的权重 填写记录集1的权重。 记录集2 选择记录集1的值。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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String 被推荐对象的属性。 weight Float 权重。 最小值：0.01 最大值：1 表36 NumericalAttr 参数 参数类型 描述 name String 特征名。 weight Float 权重。 最小值：0.001 最大值：1 表37 BloomFilterConf

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被推荐对象的属性。 weight 否 Float 权重。 最小值：0.01 最大值：1 表35 NumericalAttr 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 特征名。 weight 是 Float 权重。 最小值：0.001 最大值：1 表36 BloomFilterConf

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被推荐对象的属性。 weight 否 Float 权重。 最小值：0.01 最大值：1 表36 NumericalAttr 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 特征名。 weight 是 Float 权重。 最小值：0.001 最大值：1 表37 BloomFilterConf

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被推荐对象的属性。 weight 否 Float 权重。 最小值：0.01 最大值：1 表35 NumericalAttr 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 特征名。 weight 是 Float 权重。 最小值：0.001 最大值：1 表36 BloomFilterConf

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值进入随机的分支。随机分支模式用于对业务接口RPS进行混合比例模拟。 并发权重值为大于0，小于等于10000的整数。只有一个分支时，该分支权重为100%，单击“添加并发权重”可以增加分支。 图1 并发权重控制器 举例说明 固定：3个小并发测试场景分别为场景A并发数10，场景B并发

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被推荐对象的属性。 weight 否 Float 权重。 最小值：0.01 最大值：1 表34 NumericalAttr 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 特征名。 weight 是 Float 权重。 最小值：0.001 最大值：1 表35 BloomFilterConf

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被推荐对象的属性。 weight 否 Float 权重。 最小值：0.01 最大值：1 表34 NumericalAttr 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 特征名。 weight 是 Float 权重。 最小值：0.001 最大值：1 表35 BloomFilterConf

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支持容器类型的服务后端 √ √ √ 协议及语言支持 HTTP协议灰度、治理、监控（根据协议特征不同细节不同，参照协议功能矩阵）、gRPC协议灰度、治理、监控（根据协议特征不同细节不同，参照协议功能矩阵）、开发语言无关、开发框架不限定、业务代码无侵入 √ √ √ 应用网关 支持四层协议对外访问、支持七

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