当前Python文件 使用此启动配置运行当前在代码编辑器中打开的Python文件。 要在没有手动创建启动配置的时候快速运行Python文件，可以在资源管理器右键单击该文件或其代码编辑器中右键单击，从上下文菜单中选择”在终端中运行 Python 文件”。CodeArts IDE会自动为此文件创建

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MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程，请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS

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宽表生成算子作业输出的数据，物品属性的名称来自于公共配置的全局特征信息文件。如过滤产品颜色为红色且产品品牌为华为的物品。 排序方式 “点击率预估” 特征工程：排序数据来源于排序算子作业产生的候选集。单击“选择”获取排序策略的任务别名和UUID。 模型文件路径：排序策略生成的模型存储路径。

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参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否 String 指标名称： clickPVRate，点击PV率 clickUVRate，点击UV率 customize，自定义 indicator_params 否 IndicatorParam object 指标参数（自定义指标需要提供）。

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f1_score Float 训练作业模型总召回。仅限部分预置算法使用，会自动生成，仅供参考。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy Float 训练作业模型总准确率。 表13 volumes属性列表 参数

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参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否 String 指标名称： clickPVRate，点击PV率 clickUVRate，点击UV率 customize，自定义 indicator_params 否 IndicatorParam object 指标参数（自定义指标需要提供）。

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参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否 String 指标名称： clickPVRate，点击PV率 clickUVRate，点击UV率 customize，自定义 indicator_params 否 IndicatorParam object 指标参数（自定义指标需要提供）。

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参数类型 说明 f1_score Float 训练作业模型总召回。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy Float 训练作业模型总准确率。 表11 volumes属性列表 参数 是否必选 参数类型

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安装相应的python模块。 需要安装sasl，thrift，thrift-sasl，PyHive。 pip install sasl pip install thrift pip install thrift-sasl pip install PyHive 安装python连接zookeeper工具。

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登录 弹性云服务器 ，具体操作请参见《弹性 云服务器 快速入门》中“登录弹性云 服务器 ”。 安装Python和Redis的Python客户端Redis-py。 如果系统没有自带Python，可以使用yum方式安装。 yum install python 下载并解压redis-py。 wget https://github

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基于Python连接实例 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 最佳实践

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在参数区域中提供启动配置参数。 关于启动配置参数的详细说明，请参考相应的主题： 当前 Python 文件 Python 文件 Python 模块 附加到进程 Django 应用程序 FastAPI 应用程序 Flask 应用程序 Pyramid 应用程序 pytest unittest 单击“确定”以应用更改并关闭对话框。

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Spark Python接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类

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开始监控Python应用 快速接入Agent

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使用SDK（Python） 准备环境 配置样例工程 初始化DIS客户端 创建通道 添加转储任务 删除通道 删除转储任务 查询通道列表 查询转储列表 查询通道详情 查询转储详情 Json格式上传流式数据 Protobuf格式上传流式数据 下载流式数据 创建APP 删除APP 查询APP详情

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Indicator 参数 参数类型 描述 indicator_name String 指标名称： clickPVRate，点击PV率 clickUVRate，点击UV率 customize，自定义 indicator_params IndicatorParam object 指标参数（自定义指标需要提供）。

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实时数据能否立即应用到推荐场景？ 需要确认关联的召回策略，近线召回可以，离线召回不可以。离线召回需要重新执行。 父主题： 数据源

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参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否 String 指标名称： clickPVRate，点击PV率 clickUVRate，点击UV率 customize，自定义 indicator_params 否 IndicatorParam object 指标参数（自定义指标需要提供）。

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已发布版本的模型所选择的预置模板。 模型评估 已发布版本的模型评估参数。 准确率：在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率。 召回率：在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 F1：综合考虑准确率和召回率的影响，由两者计算而来，越接近1代表模型越好。 训练数据路径 已发布版本的模型，其训练数据的OBS存储目录。

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排班、周排班的班次信息。 如图5所示，在“排班日历”页面，单击“申请召回”，进入到“申请召回”页面。 图5 进入申请召回 如图6所示，填写召回班次、选择开始和结束时间、审批流，以及输入召回原因。 图6 申请召回 单击“确定”，返回到“排班日历”页面。 提交人可以在“排班日历”页面

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训练安全帽检测模型。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署应用 模型准备完成后，您可以快速创建技能，并一键安装技能至端侧设备。也可以进入HiLens

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