皮尔森系数 概述 皮尔森系数是一种线性相关系数，用于反映两个变量线性相关程度的统计量。选择输入的dataframe中的两列数值列，计算其皮尔森系数。 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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景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。

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(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。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型

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(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。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型

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华为云成本中心提供共同成本分拆，支持CDN、Live按照 域名 流量进行成本分拆。 华为云CCE服务提供细化的按照Pod Level的成本分拆，并可以卷积到Workload，Service等各种标准K8S模型层级。 父主题： COST03 对成本进行分配

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对目标进行修改时，可以在目标行中，鼠标双击字段，进行配置；也可鼠标放置到对应目标操作列的，选择“编辑”，进入到“编辑目标”页面，进行目标的配置。编辑目标时，不可修改上级目标，其他与新建目标配置类似。 鼠标放置到对应目标操作列的，选择“移动排序”，进入到“移动排序”页面，可以调整同组中同层级维度目标的顺序。

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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单点读写平均时延<1ms，P99<2ms；采用多线程架构，单实例QPS可支撑1w-1000w线性扩展。 高性价比： 综合降本30%：无需备节点，具备4:1超高数据压缩，存储扩容成本更低。 运维效率提升： 可实现2GB到百TB的无感存储扩容，支持极速数据回档（PITR）等能力。 具有更多的增强特性：

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AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的MXNet模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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秒数，数值区间在0.1-3秒，滑动效果是线性，方向分为从上到下或从下到上、从左至右或从右至左。 翻页：屏幕翻页切换，可根据需求自行配置效果秒数，数值区间在0.1-3秒，滑动效果分为先慢后快或先快后慢，方向分为从上到下或从下到上、从左至右或从右至左。 缩放：屏幕缩放切换，可根据需求自行配置效果秒数，数值区间在0

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回归 决策树回归 梯度提升树回归 LightGBM回归 线性回归 随机森林回归 父主题： 模型工程

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每个节点只处理其中一部分数据。 最优化的I/O处理。 所有的节点同时进行并行处理。 节点之间完全无共享，无I/O冲突。 增加节点实现线性扩展：增加节点可线性增加存储、查询和加载性能。 父主题： DWS核心技术

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AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的MXNet模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。

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，并通过 LOG ISTIC函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，最后根据阈值判断完成数据二分类。 逻辑回归本质上是一种线性分类方法，因此在考虑使用逻辑回归模型前，要保证所提出的特征与目标变量之间的关系可以使用线性模型来表达。特征与目标变量之间的线性关系越强，逻辑回归的模型性能越好。

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xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

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前目标为一个新的平级的目标。 移动目标顺序：鼠标放置到目标“操作”列的，选择“移动排序”，进入到“移动排序”页面，可以调整同组中同层级维度目标的顺序。 删除目标：勾选目标，单击“更多”，选择“批量删除”，批量删除目标；鼠标放置到目标“操作”列的，选择“删除”，单个删除目标。 删除目标时，当前目标下的子目标也同步删除。

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前目标为一个新的平级的目标。 移动目标顺序：鼠标放置到目标“操作”列的，选择“移动排序”，进入到“移动排序”页面，可以调整同组中同层级维度目标的顺序。 删除目标：勾选目标，单击“更多”，选择“批量删除”，批量删除目标；鼠标放置到目标“操作”列的，选择“删除”，单个删除目标。 删除目标时，当前目标下的子目标也同步删除。

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resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。 -Xmx1024m -XX:+UseConcMarkSweepGC

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为满足等保合规要求，您可将MTD告警结果转存至OBS，实现数据的更长时间存储。 名单库管理策略 您可自定义上传和添加情报/白名单到OBS桶，异步同步到 威胁检测服务 ，上传后检测服务将优先关联检测名单库中的IP和域名，及时发现（情报）/忽略（白名单）名单库中IP/域名地址的活动，降低检测响应时间，减轻服务运行负载。

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