ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表11 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表12 ClusterJobRsp

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Vectors.dense([0.0, 1.2, -0.5]))], ["label", "features"]) # 创建训练实例，此处使用逻辑回归算法进行训练 # Create a LogisticRegression instance. This instance is an Estimator

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而提前发现系统风险、提升测试质量、完善风险预案、加强监控告警、提升故障应急效率等方面做到故障发生前有效预防，故障发生时及时应对，故障恢复后回归验证。基于故障本身打造分布式系统韧性，持续提升软件质量，增强团队对软件生产运行的信心，减少业务运行中出现类似问题。 为了保证测试的有效性，测试环境需要与生产环境保持一致。

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缺陷全生命周期管理的流程如下： 测试人员发现缺陷并提交缺陷单。 缺陷责任人定位缺陷产生的原因，并根据版本计划及时修复。 测试人员根据最新实现功能回归测试缺陷单，并验收。 项目经理可以查看缺陷的度量数据。 缺陷责任人可根据项目实际情况对缺陷单的关联项进行追溯。 介绍视频 父主题： 功能特性

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看结果”和“作业报告”。 “查看结果”为预测结果存储相对路径。分类作业的预测结果为0/1标签以及正负样本概率，0表示负样本，1表示正样本；回归作业的预测结果为最后的样本得分。 “作业报告”为作业的详细信息，如作业输入条件、作业输出结果、执行环境、合作方信息、计算过程等。 图3 历史预测

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random_state=1234565) params = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 3, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 6, 'lambda':

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仅备份中、上传中状态支持停止备份。 停止备份操作可能会导致该时间点增备停止，且不保证100%成功，请谨慎操作。 停止备份使得实例尽快从备份任务回归正常状态，不阻塞其他任务执行，并不一定将备份任务终止。 关键备份不允许下发停止备份操作，若需要下发，请联系运维人员处理。 如需开通停止备份

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必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表13 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表14 ClusterJobRsp

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和治理规则管理，不需要独立的注册中心和配置中心；数据面的服务发现、负载均衡和各种治理都在ASM数据面Envoy上执行，SDK作为开发框架，回归到开发框架的本来职能，作为一个纯净轻量的应用开发框架供用户开发代码。 多种基础设施：在方案中，数据面可以是容器，也可以是VM。服务可以是各

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对输出层命名output，在模型推理时通过该命名取结果 tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', name="output") ]) model.compile(optimizer='adam',

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/home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /home/work/user-job-dir/app/mnist_data" }

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取方式参见源端桶权限获取。 目的端桶需要的权限包括：列举桶，获取桶位置，列举对象，获取对象元数据，获取对象内容，上传对象，列举已上传段，取回归档存储对象。获取方式参见目的端桶权限获取。 已在OBS服务中创建桶。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，在下拉框中选择区域。

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取方式参见源端桶权限获取。 目的端桶需要的权限包括：列举桶，获取桶位置，列举对象，获取对象元数据，获取对象内容，上传对象，列举已上传段，取回归档存储对象。获取方式参见目的端桶权限获取。 已在OBS服务中创建桶。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，在下拉框中选择区域。

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。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。 表1

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。 1级：基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左右。 2级：重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中手工测试，占比60%左右。 3级：一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试，占比10%～15%左右。 4级：非常特

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表17 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 请求示例 无 响应示例 状态码：

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表17 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表18 ClusterJobRsp

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。 1级：基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左右。 2级：重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中手工测试，占比60%左右。 3级：一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试，占比10%～15%左右。 4级：非常特

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取方式参见源端桶权限获取。 目的端桶需要的权限包括：列举桶，获取桶位置，列举对象，获取对象元数据，获取对象内容，上传对象，列举已上传段，取回归档存储对象。获取方式参见目的端桶权限获取。 已在OBS服务中创建桶。 操作步骤 使用工具或在控制台恢复源端归档存储，建议恢复时间设置较长。

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线“-”和空格。 描述 设置模型的描述信息。 基模型 设置基模型，基模型与分子描述符有关。选择不同的基模型，分子描述符不一样。 模型类型 回归型：预测一系列连续变量的模型，主要侧重定量描述。 二分型：预测二分类离散变量的模型，主要侧重定性分析。 模型数据 选择模型数据。可选择数据中心数据，或者示例数据。

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