在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三种算法类型，XGBoost支持“分类”和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 FailedReasonRecord

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商品升级配置规则 当前仅支持交付方式为SaaS的商品升级配置，且仅支持计费模式为包周期的规格内多SKU之间进行升级； 商品被下架后，不支持用户做商品规格变更操作。如果商品某规格被下架，则该规格作为“可升级规格”对应的升级规则也会自动失效； 如初始规格或目标规格变更为不包含包周期计费模式，则升级规则失效；

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t的字段，系统会先做数值化处理，然后做标准化处理。 PCA操作步骤如下。 单击“特征操作”，从下拉框中选择“PCA”。 弹出“PCA”对话框。参数配置如下所示： 转换数目：转换后的特征列数。例如，待降维的特征列有5列，配置转换数目为2后，执行PCA后，系统会计算出2个涵盖信息最多的两个特征列。

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商品升级配置规则 当前仅支持交付方式为SaaS的商品升级配置，且仅支持计费模式为包周期的规格内多SKU之间进行升级； 商品被下架后，不支持用户做商品规格变更操作。如果商品某规格被下架，则该规格作为“可升级规格”对应的升级规则也会自动失效； 如初始规格或目标规格变更为不包含包周期计费模式，则升级规则失效；

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单击新建文件夹，创建名称为input和output的文件夹 图17 选择input文件夹作为下载路径 准备自己需要训练的算法。可在AI Gallery社区内订阅算法，以线性回归-LinearRegression为例。 图18 订阅算法 等待数据集下载完成后，即可创建训练作业。 图19 创建训练作业 图20 选择订阅的自动学习算法-预测分析

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1级 基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左右。 3 2级 重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中功能测试，占比60%左右。 4 3级 一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试，占比10%～15%左右。 5 4级

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创建并提交。 步骤二：根因定位与排期修复 开发人员接到问题单后需要对其进行根因定位和排期修复。 步骤三：回归测试与验收缺陷 开发人员将问题单修复完成后，测试人员需要对其进行回归测试，缺陷单创建人需要对其进行验收。 准备工作 在进行具体的任务操作前，您需要完成以下准备工作。 项目负

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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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原计费规则（2023年6月12日前）： 线性 定价 、Step阶梯定价、Tier阶梯定价：扩容费用= 扩容累计用户数所在价格区间单价*扩容累计用户数*剩余周期*折扣-原扩容前价格*剩余周期*折扣 现计费规则（2023年6月12日后）： ①线性定价、Step阶梯定价：扩容费用= 扩容累

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最小长度：1 最大长度：128 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 ModelMetric 参数 参数类型 描述 name String 评估指标的名称。 最小长度：1

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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清理 服务器存储 ”功能。 开启“清理 服务器 存储”后，上传至媒体库的图片和其他附件在上传到OBS后会在本地删除，因此在停用插件后，无法利用本地数据做恢复和替换。 单击“保存配置”，完成配置。 测试配置是否成功。 新建文章进行测试，在文章中插入图片，插入成功后发布文章。 在图片右键复制图片

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异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。

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异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。

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查看已添加磁盘的节点，选择“导入临时卷”，导入时可以选择写入模式。 如存储池列表中未找到手动挂载的磁盘，请耐心等待1分钟后刷新列表。 线性：线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷，实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化

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象在中间k-1帧中的标注框。具体步骤如下： 选中左侧工具栏“追踪 > 插值标注 > 线性插值 / AI插值”，开启插值模式。 插值标注开启中，可通过左侧图标切换或使用快捷键切换插值计算模式（线性插值 / AI插值）。 在第n帧选中一个追踪对象的标注框。 按c键将当前帧设置为关键帧。

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表11 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表12 ClusterJobRsp

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调用获取桶存量信息接口，可查询指定桶内的对象个数，以及对象占用空间的大小。 由于OBS桶存量是后台统计，因此存量会有一定的时延，不能实时更新，因此不建议对存量做实时校验。 接口约束 您必须是桶拥有者或拥有获取桶存量信息的权限，才能获取桶存量信息。建议使用IAM或桶策略进行授权，如果使用IAM则需授予

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单击“使用详情”，可查看当前服务的使用趋势图。 单击“导出使用明细”，可导出使用量明细信息。 抵扣方式：分为可重置套餐包和不可重置套餐包。 可重置套餐包：容量线性递减的资源包，每个重置周期结束时清零，下个重置周期初恢复，直至到期。 示例：购买的云容器实例服务按月可重置套餐包，内存规格为2920 GB*时/月，生效时间为

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查看已添加磁盘的节点，选择“导入持久卷”，导入时可以选择写入模式。 如存储池列表中未找到手动挂载的磁盘，请耐心等待1分钟后刷新列表。 线性：线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷，实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化

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