在开发环境Notebook中创建可视化作业。 在开发环境中创建MindInsight可视化作业，请参见MindInsight可视化作业。 在开发环境中创建TensorBoard可视化作业，请参见TensorBoard可视化作业。 父主题： 可视化训练作业

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该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下： 其中 是样本类标的均值，yi 是样本的标签，N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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--scan --pattern '*a*' 遍历所有Key 由于keys命令复杂度高，容易导致Redis无响应，所以禁止使用keys命令遍历实例所有的Key。如果需要在Redis实例中遍历所有的Key，可以使用Redis-cli工具，执行以下命令可以遍历Redis实例的所有key。 ./redis-cli

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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在DevCloud首页工具栏选择“服务 > 移动应用测试 ”进入。 新建测试任务 请在“测试任务”页面单击“新建”进行创建，新建完成后可自动完成深度遍历测试，生成包含图片和日志的详细报告。 查看任务 测试完成后，单击任务名称进入任务详情页面，通过查看日志和报告，可快速定位分析问题。

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动态拓展 指定某个起始节点id，结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序（temporal bfs算法），搜索周围与之相关联的点，输出对应各节点的到达时间以及和源起点之间的距离。具体操作步骤如下： 在左侧“动态图”操作区的“动态拓展”模块内填写参数： 开始和结束的时间以及属性值在上述

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Integer 查询的可视化作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建可视化作业的数量。 jobs JSON Array 可视化作业的属性列表，具体请参见表3。 表3 jobs属性列表 参数 参数类型 描述 job_id Integer 可视化作业ID。 job_name

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如何使用节点可视化能力？ 当前节点可视化能力只适用于作业类型节点，且需要满足以下条件： 用户需要在训练代码中自行构建metrics文件，并输出到相应的OBS目录下。 metrics文件必须为json文件，且数据格式需要满足可视化的要求。 详情请见使用案例中的"作业类型节点结合可视化能力"部分。

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仪表板可视化控件 查询控件 页签 组合容器 富文本 智能图表 表格 线/面图 柱状/条形图 指标 饼/环图 散点/气泡图 其他 父主题： 新建仪表板

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，并轻松修改模板。 使用可视化编辑器具备以下优势： 可视化模板资源 在可视化编辑器中，您可以查看模板中包含的资源的图形化表示，了解它们之间的关系。 可视化编辑器在模板元数据中定义有关资源的信息，如资源规格。在打开模板时，可视化编辑器会自动添加此元数据，以便在保存模板时保留当前布局

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服务可以对OBS文件夹里面的内容进行遍历审核吗？ 内容审核 服务暂不支持对OBS文件夹里面的内容进行遍历审核。 您需要取出文件夹中的文件进行单个文件审核，也可以考虑从OBS桶中遍历列举桶内的对象，再将对象收集起来挨个进行请求。 父主题： API使用类

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gbdt编码模型训练 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于生产gbdt的分类模型，并存储到输入参数对应的位置上。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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job_desc String 可视化作业的具体描述。 service_url String 可视化作业的endpoint。 train_url String 可视化作业的日志存储路径。 job_id Long 可视化作业的ID。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。

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可视化编辑器界面概述 RFS 可视编辑器UI由六个部分组成，分别是控制栏、资源栏、日志栏、设计台、模板栏和属性栏。可视化编辑器各部分详细功能说明如图1。 图1 可视化编辑器界面 表1 可视化编辑器页面说明 编号（对应上图） 解释 1 控制栏，集中显示设计台的快捷控制操作。 2 资源

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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业务可视化支持哪些浏览器？ 建议使用与操作系统兼容的最新浏览器。 一般常用的浏览器都支持，如：Microsoft Edge、Chrome等。建议优先使用Chrome。 父主题： 业务可视化

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可视化编辑器快捷键 操作 Windows Mac 复制 Ctrl-C Command-C 粘贴 Ctrl-V Command-V 剪切 Ctrl-X Command-X 全选 Ctrl-A Command-A 查找 Ctrl-F Command-F 前往文本开头 Ctrl-Home

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网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型

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