为什么在Zookeeper 服务器 上启用安全的netty配置时，四个字母的命令不能与linux的netcat命令一起使用？ 例如： echo stat |netcat host port 回答 Linux的netcat命令没有与Zookeeper服务器安全通信的选项，所以当启用安全的netty配置时，它

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行数 数据的样本数量。 列数 数据的特征列数量。 状态 数据的当前状态。 创建时间 数据创建的时间。 操作 可对数据执行的操作： ：查看数据详情。 ：修改数据信息，包括：实例别名、数据类型、文件编码、分隔符、标题行。 ：删除数据。 ：对数据执行已有特征工程的操作流，并生成新的数据。特

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57维特征。 跨域训练数据集 提供用于跨域场景AI模型训练的数据，包括视频体验相关的端到端数据集合。 场景案例 视频优化：基于视频终端（STB）的KPI、KQI、告警等数据的分析，建立视频质差预警模型，提升视频故障处理效率，实现视频体验提升。提供3个训练集，共128维特征。 父主题：

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采样方法 数据样本采样的方法。 包含如下方式： 随机采样：随机选取指定数量的样本。 随机百分比：随机选取指定百分比的样本。 前N条：按照从前往后的顺序选取指定数量的样本。 全量：选取全部样本。 采样参数 采样方法为“随机采样”或“前N条”时，取值为记录数；采样方法为“随机百分比”时，取值为百分比。

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用户可以通过数据去噪，筛选掉时间序列中的异常数据。噪声分析方法： 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。

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业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有

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待进行时间特征提取的时间列。 预提取时间特征 要提取的时间特征。默认为“全量提取”，指提取全部的时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中的第几天”、“一年中的第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生的新特征列的列

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实例名称、时间、状态。其中“操作”列，支持重新执行全量数据应用操作、基于新生成的 数据实例 创建算法，或删除新生成的数据实例操作。 在数据集页面查看应用特征操作流后生成的新数据集实例，“数据集”中此类数据的数据来源为“FEATURE”。 父主题： Python和Spark开发平台

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为什么 云服务器 看不到内存使用率、磁盘使用率、带内网络流入速率和带内网络流出速率四个监控指标？ 当前创建的Linux云服务器，均不支持内存使用率、磁盘使用率、带内网络流入速率和带内网络流出速率四个监控指标。但Windows云服务器是支持这四个指标的。 不同操作系统支持的基础监控指标情况请参考 弹性云服务器 监控指标支持列表。

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on）。 关系的类型，可默认选择的部分关系类型如下： 被使用：被使用关系，即两个类（起点类和终点类）中一个类的变更会影响到另一个类的关系。 组合：组合关系，体现整体与部分间的关系，但此时整体与部分是不可分的，整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束。如人和人的大脑。 部分属

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为什么在Zookeeper服务器上启用安全的netty配置时，四个字母的命令不能与linux的netcat命令一起使用？ 例如： echo stat |netcat host port 回答 Linux的netcat命令没有与Zookeeper服务器安全通信的选项，所以当启用安全的netty配置时，它

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批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。 特征工程，特征处理多样化，支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略，提供丰富的召回、过滤、排序算子。 运营助手，

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运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如果用户对算法比

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主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。

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用于处理评估/预测数据的数据预处理作业。注意，作业中所选的数据集应为评估/预测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”，在弹窗中选择训练数据的预处理作业后，单击“保存”。

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算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作，都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量。 父主题： 特征工程

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。在作业列表中，刚创建的离线作业“状态”为“计算中”，当离线作业的“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，检测完的数据将使用于离线作业。当离线作业的“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 父主题： 离线作业

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改，为了利于开发者定制使用，分别提供了四个表的扩展表，便于开发者自定义字段。智能排班模型BO中开放的四个表的增删改查接口，同时支持对扩展表数据的操作。开发者自定义字段后，可以直接使用BO开发的接口，对表和扩展表进行数据的增删改查操作。 四个扩展表中，自定义字段均默认展示：ISDP

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则筛选规则的所有特征列。 被替换值 需要替换的数据。 替换为 替换后的数据。 当前操作流 从下拉框中选择当前数据操作流的名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“数据替换”代码框内容。 数据映射 将特征列中的数据映射替

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on）。 关系的类型，可默认选择的部分关系类型如下： 被使用：被使用关系，即两个类（起点类和终点类）中一个类的变更会影响到另一个类的关系。 组合：组合关系，体现整体与部分间的关系，但此时整体与部分是不可分的，整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束。如人和人的大脑。 部分属

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场景选择时应避免以下因素的影响： 弱纹理场景。例如特征点稀少的白墙、镜面、地面。 重复纹理场景。例如茂密的树林、各楼层重复的洗手间。 动态场景。例如场地中存在来往的行人、车辆，变化频繁的广告牌。 AR地图服务应用成功的典型场地有：敦煌莫高窟的九层楼广场、上海的南京东路街道。 父主题：

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