针对KPI异常检测场景，缺乏公共算法能力积累，异常检测模型开发效率低，成本高。存在如下问题： 产品对异常检测需求持续增加，单个异常检测模型开发周期约6个月，无法快速生成模型。 同时需要投入1至2名算法专家进行数据清洗、特征分析、模型选择和验证等工作，模型开发成本高。 学件概念 学件可以重用已有学件进行开发，不必从头开发。

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编辑学件 本章节介绍，如何修改自定义学件的算子组、算子、表单组和表单信息。 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面右上角的图标，右侧区域展示算子区域。 通过“自定义 > 算法处理 > 加载数据”可以看到新增的“加载数据”算子。 右键单击“加载数据”，从下拉框中，选择“开发自定义模版”。

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的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像识别基础编程， 语音识别 基础编程，人机对话基础编程。使您具备人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、 自然语言处理 工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。

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按被评⼈：展示每个学⽣的总分，其他学⽣对此学⽣的批阅得分。 图3 学生互评-按被评⼈ 按评阅⼈：展示评阅学⽣列表；分配给此学⽣的批阅任务数量统计；每⼀个任务的被评⼈、评分。 图4 学生互评-按评阅⼈ 作业批阅：对于作业中的单选题、多选题、判断题、填空题（⾃动评判）、编程题（⾃动评判）、函数题（⾃动评判）、ACM

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数学函数 数学函数概览 abs acos asin atan bin bround cbrt ceil conv cos cot1 degrees e exp factorial floor greatest hex least ln log log10 log2 median negative

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自定义图分析算法编程示例 自定义SSSP算法 # 导入必要的包 from hyg.analytics.graph import load_base_graph from hyg.analytics.model import pregel_types, PregelModel #

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数学函数 ** 输入：** 1 expr1 ** expr2 输出： 1 expr1 ^ expr2 MOD 输入：MOD 1 expr1 MOD expr2 输出： 1 expr1 % expr2 NULLIFZERO 可以使用tdMigrateNULLIFZERO参数来配置NULLIFZERO迁移。

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时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。 基因组学研究：通过基因测序和

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入数据、特征操作、模型训练、模型打包与模型验证的操作指导。 《学件使用指南》 模型训练服务预置了KPI异常检测、多层嵌套异常检测、硬盘故障根因分析等多个学件，供用户直接利用学件能力，定制生成业务模型。 文档提供了所有学件的界面操作过程，从创建项目、数据集、模型训练、模型测试、模型推理到模型归档的全流程。

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简答题题⽬可上传附件；⽼师也可选择学⽣以附件形式提交答案。 图5 简答题创建 计算题创建。 题⽬可上传附件；⽼师可选择学⽣以附件形式提交答案。 图6 计算题创建 编程题创建。 图7 编程题创建 图8 评判用例 平台提供习题编写说明： 图9 习题编写说明 ⾃动评判: 选择此题的编程语⾔，语⾔版本。⽀

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本实例实现如下功能：创建一个用于Trace测试的任务。设置事件掩码。启动trace。停止trace。格式化输出trace数据。前提条件：在menuconfig菜单中完成Trace模块的配置。代码实现如下：编译运行得到的结果为：两段数据分别为任务信息和事件信息。任务信息：任务id， 任务优先级， 任务名称。事件信息：发生时间、事件类型、在哪

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本实例实现了在Huawei LiteOS上运行C++的代码。编写C++代码。在运行C++代码之前，先在app_init函数里以NO_SCATTER参数调用LOS_CppSystemInit初始化C++构造函数。在LOS_CppSystemInit之后调用编写好的C++代码。前提条件：通过make menuconfig使能C++支持。C++

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前提条件：在menuconfig菜单中完成动态内存的配置。本实例执行以下步骤：初始化一个动态内存池。从动态内存池中申请一个内存块。在内存块中存放一个数据。打印出内存块中的数据。释放该内存块。输出结果如下：sample_mem.c

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本实例实现如下功能：创建中断。设置中断亲和性。使能中断。触发中断。屏蔽中断。删除中断。前提条件：menuconfig菜单中配置中断使用最大数、配置可设置的中断优先级个数。代码实现如下：sample_hwi.c

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本实例实现如下功能：测试任务Example_TaskEntry创建一个信号量，锁任务调度，创建两个任务Example_SemTask1、Example_SemTask2,Example_SemTask2优先级高于Example_SemTask1，两个任务中申请同一信号量，解锁任务调度后两任务阻塞，测试任务Example_TaskEntry

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本实例实现如下流程。任务Example_TaskEntry创建一个互斥锁，锁任务调度，创建两个任务Example_MutexTask1、Example_MutexTask2。Example_MutexTask2优先级高于Example_MutexTask1，解锁任务调度，然后Example_TaskEntry任务休眠300Tick。Exa

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本实例实现如下流程。任务Example_TaskEntry初始化自旋锁，创建两个任务Example_SpinTask1、Example_SpinTask2，分别运行于两个核。Example_SpinTask1、Example_SpinTask2中均执行申请自旋锁的操作，同时为了模拟实际操作，在持有自旋锁后进行延迟操作，最后释放自旋锁。30

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本实例实现如下功能：初始化双向链表。增加节点。删除节点。测试操作是否成功。代码实现如下：编译运行得到的结果为：

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创建项目 KPI异常检测学件服务，封装在模型训练服务的“KPI异常检测”模板中。可通过创建“KPI异常检测”模板项目，体验KPI异常检测学件服务。 目前KPI异常检测学件，仅支持对单KPI进行异常检测。 在模型训练服务首页，单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”。 弹出“创建项目”对话框，如图1所示。

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自定义学件的能力来源包含如下两种： 学件代码由算法科学家提供基础稿，开发人员需要根据可信原则，对代码进行优化、抽象，并调试通过。 由开发人员根据业务场景和业务数据，利用公开库或NAIE SDK能力进行算法开发。 无论哪种场景，最终的学件代码都建议按照如下方式进行组织。 开发学件之前需要将业务代码

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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