高斯混合模型 概述 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。 输入 参数 子参数 参数说明

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线性回归 概述 “线性回归”节点用于产生线性回归模型。它是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 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

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线性阵列 操作步骤 几何工具栏选择“几何操作 > 线性阵列”。 在弹出的“线性阵列”对话框中，输入如下参数： “阵列对象”：拾取任意类型的实体对象，支持同时选择不同类型。 “方向”：拾取一条直线确定方向，可选实体边或基准轴。 “距离”：相邻实例间的距离。 “实例数”：沿当前方向阵列实例的个数。

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件。 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定为“config.json”，有且只有一个，模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文件：模型推理代码文件是必选的。文件名固定为“customize_service

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函数模型介绍 本节内容主要介绍FunctionGraph函数模型和Trigger Management触发器模型的返回字段。通过提前熟悉返回字段的参数说明，方便您快速了解API接口的功能，详细信息请参考API。 FunctionGraph函数模型 函数Trigger Management触发器模型

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location.default: 1" ); 写时合并 Unique模型的写时合并实现，与Aggregate模型是完全不同的两种模型，查询性能更接近于Duplicate模型，在有主键约束需求的场景上相比Aggregate模型有较大的查询性能优势，适用于在聚合查询以及需要用索引过滤大量数据的查询场景。

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混合云 应用场景 多云部署、容灾备份 为保证业务高可用，需要将业务同时部署在多个云的容器服务上，在某个云出现事故时，通过统一流量分发的机制，自动的将业务流量切换到其他云上。 流量分发、弹性伸缩 大型企业客户需要将业务同时部署在不同地域的云机房中，并能根据业务的波峰波谷进行自动弹性扩容和缩容，以节约成本。

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线性支持向量机分类 概述 “支持向量机分类”节点构造一个线性支持向量机模型，支持二分类和多分类。该节点采用Trust Region Newton Method（TRON）算法优化L2-SVM模型，更适用于大规模数据的建模，模型训练效率更高。 算法实现方式的简介如下： 二分类 给定

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 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 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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程、二维切割等多种运筹优化和数值计算问题求解能力。简要介绍如下： 数学规划求解器：找到一组满足若干约束条件，且最优化目标函数取值的解。根据目标函数、约束和变量类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。 数值计算求解器：通过数值计算方法

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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程、二维切割等多种运筹优化和数值计算问题求解能力。简要介绍如下： 数学规划求解器：找到一组满足若干约束条件，且最优化目标函数取值的解。根据目标函数、约束和变量类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务，详见：数学规划求解器。 数值计算求

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使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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说明 二维切割方形件 满足客户多样化的约束场景和策略选择，为用户提供高利用率、高产能的切割方案 二维切割异形件 求解器 为用户提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。

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用于调整模型位置或复制模型。 旋转 将目标对象沿指定旋转轴旋转一定角度。 用于调整模型方向或复制模型。 镜像 将目标对象以一点/直线/平面为中心生成镜像。 用于生成对称模型。 放置 根据两个对象的相对位置，将目标对象做相应的平移和旋转变换。 用于调整模型位置和方向，或复制模型。 线性阵列

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超高IO：低时延、高性能，适用于低时延，高读写速率要求，数据密集型应用场景。 弹性扩展 按需扩容：可根据业务需求扩容存储池。 性能线性增长：支持在线扩容DSS下的磁盘，并且性能线性增长，满足业务需求。 安全可靠 三副本冗余：数据持久性高达99.9999999%。 数据加密：系统盘和数据盘均支持数据加密，保护数据安全。

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混合云解决方案 通过混合云主机安全对 服务器 进行统一管理，若使用的服务器类别包含华为 云服务器 、非华为云服务器（互联网）、局域网服务器（包含数据中心、政务云等），需按照不同的服务器类别进行分别安装。 华为云服务器 在混合云主机安全控制台管理华为云服务器，可直接在华为云目标Region的服务器执行Agent安装即可。

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估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型，因此模型文件resu

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什么是混合云备份 混合云备份简介 云备份支持同步线下VMware虚拟机的备份数据，您可以在云上对备份数据进行管理，并支持利用备份数据恢复至云上其他服务器中。 云备份中的混合云备份为： VMware备份：支持同步线下VMware虚拟机的备份数据。 当发生数据中心级别的灾难或者光纤网

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在“组件配置”页面上方的下拉框中选择需要操作的组件。 图1 选择组件 单击“伸缩策略”模块中的“编辑”。 单击选择“混合策略”，参考表1配置混合弹性伸缩策略。 表1 配置混合伸缩策略 参数 参数说明 最大实例数 扩容时允许达到的最大实例数。 取值范围[1，99]。 说明： 最大实例数必须大于最小实例数。

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/ARMA模型之间联系紧密。 AR/MA/ARMA适用于平稳序列 (stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。

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