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在左侧导航树中，单击左上方的，选择“安全与合规 > 云防火墙”，进入云防火墙的概览页面。 （可选）切换防火墙实例：在页面左上角的下拉框中切换防火墙。 在左侧导航栏中，选择“攻击防御 > 入侵防御”。单击“自定义IPS特征”中的“查看规则”，进入“自定义IPS特征”页面。 在“自定义IPS特征”页签中，单击

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高点超速检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例： { "event_type": 75012, "task_id": "a066974ae7334649a37257242c5fa4c3", "stream_id":

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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Bounding Boxes 横坐标：边缘化程度，即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值，值越大表示物体越靠近边缘。（图片总距离表示以图片中心点为起点画一条经过标注框中心点的射线，该射线与图片边界交点到图片中心点的距离）。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 一般呈

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特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的，iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题： 特征工程

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管理检测与响应 详情请参考管理检测与响应。 父主题： 运维与管理

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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25百分位数）：最小数（不是“最小值”）和数据集的中位数之间的中间数； 上四分位数（Q3 / 75th Percentile）：数据集的中位数和最大值之间的中间值（不是“最大值”）； 四分位间距（IQR）：第25至第75个百分点的距离 上边缘：Q3 + 1.5 * IQR 下边缘：Q1 -1.5 * IQR

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节点故障检测 功能 排查已安装IEF软件的边缘节点故障的原因。 语法 edgectl diagnose node-fault [params] diagnose可以简写为diag node-fault可以简写为node或no 即该命令可以使用如下缩写： edgectl diag node-fault

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特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理，最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外，用户还可以将优质的特征工程发布成服务，以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念： 特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。

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否 离散化连续特征区间数量 None is_sparse 是 是否是K:V的稀疏特征 False kv_col 否 稀疏特征列名 "" item_spliter 否 K:V特征中每个item之间的分隔符 "," kv_spliter 否 K:V特征中每个key与value之间的分隔符

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Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 问题现象 训练失败并提示“Cann软件与Ascend驱动版本不匹配”。 原因分析 当昇腾规格的训练作业在ModelArts训练平台上运行时，会自动对Cann软件与Ascend驱动的版本匹配情况进行检查。如果平台发现版本不匹配，则会立即训练失败，避免后续无意义的运行时长。

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Token与Project ID不匹配报错 获取Token 时，出现the parameters of requesting token are wrong or project_id doesn't match the token报错。 检查获取Token过程中，请求url中的区

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通过局部线性回归的方法对数据进行平滑处理，得到每个点对应的预测值。 通过观测值与预测值之间的误差error的3sigma确定误差上限，超出上限的点为噪声点。 系统会从原始数据中去除上述噪声点，并采用线性插值的方法对去除噪声的数据进行填充。操作步骤如下。 单击表头，选择需要数据去噪的特征列。 单击“数据准备”，从下拉框中选择“数据去噪”。

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点位数据类型与寄存器类型不匹配或点位未下发 报错信息： 排查位置： 根据报错信息，查看对应点位的数据类型与寄存器类型是否匹配，也可查看上一次下发配置时的metadata报错信息。 若数据类型与寄存器类型配置无误，且检查上次下发配置是报错信息无对应点位，可初步判断点位未下发。点位未

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获取鸿蒙包名 4. 获取公钥和MD5。点击“用户与访问”，在页面左侧点击“证书管理”，下载需要备案的鸿蒙应用开发者证书； 图2 用户与访问 图3 证书管理 5. 使用文本编辑器（如，记事本）打开已下载的证书，按照图示内容删除根证书和中间证书，保留叶子证书后，点击保存； 图4 编辑证书 6.

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绘制ACF与PACF图表时设置的滞后阶数。 图表外观设置 主题 图表主题 散点图设置 设置散点图标记点类型和标记点大小。 折线图设置 设置折线图线条是否平滑、标记点类型以及大小。 视觉维度设置 设置视觉维度的样式，如颜色、大小、形状等。 截取及清空图表展示图 截取当前图表图形，截取后的图形展示在左侧空白区域。

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单点环路检测（single_vertex_circles_detection） 功能介绍 根据输入参数，执行单点环路检测算法。 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）意在寻找图中的环路，环路上的点较好地体现了该点的重要性。 URI POST

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