场景五：利用成本分析进行预测 预测主要是基于客户在华为云上的历史成本和历史用量情况，对未来的成本和用量进行预测，您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量。 场景示例 客户想要查看未来1年的成本预测数据，方便进行年度预算。由于预测是一种估计值，因此可能与您在每个账期内的实际数据

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把控、标注、审核、验收全流程。为用户带来标注效率提升的同时，又最小化项目管理开销。 此外，数据管理平台时刻保障用户数据的安全性和隐私性，确保用户数据仅在授权范围内使用。 新版数据管理中将数据集和数据标注功能解耦，更方便用户使用。 父主题： 基础知识

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数据分析与预览 用户的原始数据的质量一般无法满足训练的要求，如存在不合法的数据、重复数据等。为了帮助用户提高数据的质量，ModelArts提供了多种能力： 数据处理：提供数据增强、数据清洗、数据校验等能力。 自动分组：通过聚类对数据进行预分类，用户可以根据预分类结果进行标注，有助于均衡不同类别的数据标注数量。

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原生语言的内存管理接口包括malloc、free、memcpy、memset、new、delete等接口，支持C/C++等语言，由此类接口申请的内存，用户可以自行管理和控制内存使用的生命周期。用户申请内存空间小于256k时，使用原生语言的内存接口与Matrix框架提供的内存管理接口在性能上区别不大，基于简单便捷考虑，建议使用原生语言的内存

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原生语言的内存管理接口包括malloc、free、memcpy、memset、new、delete等接口，支持C/C++等语言，由此类接口申请的内存，用户可以自行管理和控制内存使用的生命周期。用户申请内存空间小于256k时，使用原生语言的内存接口与Matrix框架提供的内存管理接口在性能上区别不大，基于简单便捷考虑，建议使用原生语言的内存

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只有处于“运行中”状态的Notebook，才可以执行打开、停止操作。 一个帐户最多创建10个Notebook。 创建Notebook实例 注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。单击“注册镜像”，镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地

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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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，查看使用率情况。 周期：选择查看的时间范围。 关联账号：云资源实际归属的华为云账号。企业主账号可以通过关联账号，选择关联的子账号进行成本数据的过滤和分析。 区域：资源包归属的区域。 在资源包列表中，勾选列表前的复选框，可以对指定资源包的使用率进行查看。 不勾选则默认展示所有资源包的平均使用率。

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使用Superset从MySQL数据源中获取数据进行分析 概述 购买并配置云耀 云服务器 L实例 初始化Superset 从MySQL数据源中获取数据进行分析

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。 图2 查看自动分组结果 查看自动分组的历史任务 在数据集详情页面的“全部”页签中，单击“自动分组 > 任务历史”。在弹出的“任务历史”对话框中，展示当前数据集之前执行的自动分组任务的基本信息。 图3 自动分组任务历史 父主题： 数据分析与预览

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使用Superset从MySQL数据源中获取数据进行分析 概述 购买并配置Flexus应用 服务器 L实例 初始化Superset 从MySQL数据源中获取数据进行分析 父主题： Flexus应用服务器 L实例 应用镜像最佳实践

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。

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IEF需要使用什么编程语言开发？ IEF支持将容器应用部署到边缘节点，并管理容器应用，可以使用任何语言开发应用。 相关链接： 创建边缘应用 制作容器镜像 父主题： 其他

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具破坏力或无法判定程序意图的程序提供实验之用。沙箱是一种按照安全策略限制程序行为的执行环境，通常严格控制其中的程序所能访问的资源，在沙箱中，网络访问、对真实系统的访问、对输入设备的读取通常被禁止或是严格限制。从这个角度来说，沙箱属于虚拟化的一种。沙箱中的所有改动对操作系统不会造成任何损失。

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使用Notebook进行代码调试 由于Notebook的/cache目录只能支持500G的存储，超过后会导致实例重启，ImageNet数据集大小超过该限制，因此建议用线下资源调试、或用小批量数据集在Notebook调试（Notebook调试方法与使用Notebook进行代码调试、

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只有处于“运行中”状态的Notebook，才可以执行打开、停止操作。 一个帐户最多创建10个Notebook。 创建Notebook实例 注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。单击“注册镜像”，镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地

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其他语言客户端使用说明 MQS完全兼容Kafka开源客户端，如果您使用其他语言，也可以从Kafka官网获取客户端，按照Kafka官网提供的连接说明，与MQS对接。 父主题： MQS连接开发（开源客户端）

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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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成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中文件包含的开源软件清单，并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后，建议按照以下步骤进行分析排查： 开源软件分析，分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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