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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支持直接粘贴到代码中，变量的后面，实现表单功能。 图2 复制表单 如果需要配置算子的推荐列表，可以参考图2，配置算子的参数“推荐算子”，当前只支持推荐自定义的算子。 也可以参考配置文件，进行手工配置。 如果需要配置学件模板中，各个算子的约束关系。如：某个算子只能有一个实例；某A算子必

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密码学证明 QingTian Enclave支持密码学证明。QingTian Enclave支持通过密码学证明过程来证明其身份并与外部服务建立信任。证明过程需要使用证明文档，它包含对QingTian Enclave运行环境的可信度量值。您可以使用这些度量值在外部服务中创建访问控制策略，以控制特定QingTian

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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拆分成

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，方便评估模型执行效果。 查看学件项目预置的样例数据 等待学件项目创建完成后，在模型训练服务首页的项目列表中，找到创建完成的学件项目。单击项目所在行的图标。 进入项目编辑界面。 图1 学件项目 在菜单栏中，单击“数据集”，进入“数据集”界面。 查看学件项目中预置的两类样例数据Un

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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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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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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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根因分析 将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理、根因分析和结果展示。 单击代码框左下方的“加载数据”。 弹出“加载数据”代码框，如图1所示。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 硬盘故障根因分析 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。

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网站列表 在“网站反爬虫”配置框中，用户可根据自己的需要参照图4更改网站反爬虫的“状态”，单击“BOT设置”，进入网站反爬虫规则配置页面。 图4 网站反爬虫配置框 在“特征反爬虫”页签，根据您的业务场景，开启合适的防护功能，如图5所示，检测项说明如表1所示。 特征反爬虫规则提供了两种防护动作：

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综合题，需要⽼师选择（师评/互评）进⾏评判。 图5 作业批阅 作业成绩在作业提交截⽌时间之前，可以对未提交的学⽣进⾏催交提醒；或将已提交的学⽣作业打回。当作业习题修改后，如需学⽣重新修改作业，可单击【全部重交】打回所有学⽣作业。 图6 作业提交 作业成绩模块可以批量导出学⽣作业的

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员共用Orderer节点，所有参与方的Peer节点区块都是从Orderer节点获取，因此联盟之间是基于区块维度进行数据同步。通过密码学算法和共识算法保证区块内容的一致性和不可篡改。 父主题： 数据上链

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are下方的“多层嵌套异常检测学件”，弹出“新建”对话框。 输入学件名称，示例为“FCN”，单击“OK”。 进入“FCN.ipynb”文件界面，如图1所示。 图1 “FCN.ipynb”文件界面 单击“Import sdk”代码框左侧的图标，导入算法依赖的模型训练服务SDK。 单击“FCN

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配置网站反爬虫防护规则防御爬虫攻击 您可以通过配置网站反爬虫防护规则，防护搜索引擎、扫描器、脚本工具、其它爬虫等爬虫，以及自定义JS脚本反爬虫防护规则。 如果您已开通企业项目，您需要在“企业项目”下拉列表中选择您所在的企业项目并确保已开通操作权限，才能为该企业项目下 域名 配置防护策略。

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将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理和模型训练。 单击代码框左下方的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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SDK或者特定领域的学件SDK中。 如果需要将算子的变量暴露为参数，供用户输入，需要在代码中以“<变量名> = <变量值>”的格式体现，供后续开发表单时使用。 针对“加载数据”算子，可参考JupyterLab环境界面右上角内置的“数据处理 > 数据集 > 加载数据”算子进行定制。 学件主文件的代码样例，如下所示：

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py”文件为学件对象的定义样例，需要根据学件自行定制。 naie_platform：NAIE SDK相关参数配置信息。 requirements.txt：自定义学件依赖包的列表。 custom_01.ipynb：学件的主文件。 图2 自定义学件项目 父主题： 开发学件

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如何将生物信息学软件封装为镜像并上传？ 本章节提供了在 EIHealth 平台创建FastQC应用的样例，帮助您快速熟悉平台的使用方法。 FastQC是一款高通量序列数据的质量检查工具，此样例基于开源的FastQC软件，将软件制作成镜像，上传至平台，并基于此镜像创建应用。应用创建完成

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创建算子组 提取算子前，需要创建算子组。算子通过“<算子组ID.算子ID>”来确定全局唯一性。因为学件算子与内置算子功能相近，为避免算子ID冲突，建议为每个学件创建单独的算子组。 支持在任意Cell中，右键单击，从下拉框中选择“创建算子组”。 弹出“创建算子组”对话框，配置示例如图1所示。参数说明如下所示：

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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