数。 单击“+新增对话内容”，增加对话内容，并在新增的对话内容中选择通话位置、对话角色、对话规则、句子分类、句子。 单击“”图标，增加句子分类和句子。单击“”图标，删除句子分类和句子。单击“删除”，删除对话内容。 单击“预览”。可以预览新增的对话逻辑。单击预览界面的“编辑”，重新

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状态码 状态码。 本次请求id 本次请求ID。 消息体 消息体。 -接口状态 接口状态。 -结果信息 结果信息。 -励志句子 励志句子。 --英文励志句子 英文励志句子。 --中文翻译 中文翻译。 父主题： 生活服务类

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simlarity_threshold 否 0.9 相似度阈值。两张图片相似程度超过阈值时，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距小于设定值，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。

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ComputeResources 发现与历史情报相似的恶意IP尝试调用一个API，该API通常用于启动计算资源，如E CS 实例。 严重级别：非固定，MTD根据告警实际威胁程度定级。 数据源： CTS 日志。 此调查结果通知您，发现一个与历史情报相似的恶意IP尝试调用API，该API通常用于启动计算资源，如ECS实例。

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紧密中心度算法（closeness） 功能介绍 根据输入参数，执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

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管理智能质检 租户管理员通过配置句子、敏感词、质检规则、评分等完成智能质检管理配置。 管理句子 句子可通过一组语义、关键词等元素进行表达，通常指定一个完整的目的，本节介绍如何管理句子。 管理敏感词 本节介绍如何配置质检规则中的敏感词，进行质检管理。 配置质检规则 质检规则包括静默

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。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、

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在“命中测试”页面根据界面提示输入测试文本，设置“相似度阈值”（相似度阈值的取值范围[0, 1]，例如配置为0.5，则返回相似度大于等于0.5的结果）、“查询数量”。 单击“测试”。 在页面右侧“测试结果”区域可查看测试效果。相似度越大则表示检索命中率越高。 在页面左侧“测试历史”

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在“命中测试”页面根据界面提示输入测试文本，设置“相似度阈值”（相似度阈值的取值范围[0, 1]，例如配置为0.5，则返回相似度大于等于0.5的结果）、“查询数量”。 单击“测试”。 在页面右侧“测试结果”区域可查看测试效果。相似度越大则表示检索命中率越高。 在页面左侧“测试历史”

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“翻拍模型训练” 本次教程案例不涉及翻拍，输入的三个目录参数选择任意三个OBS目录即可。 “是否训练相似度模型” 本次教程案例不涉及相似度，此处无需修改保持默认即可。 “相似度模型训练” 本次教程案例不涉及相似度，输入的两个目录参数选择任意两个OBS目录即可。 “是否训练价签模型” 本次教程案例

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ComputeResources 发现与历史情报相似的恶意IP尝试调用一个API，该API通常用于启动计算资源，如ECS实例。 严重级别：非固定，MTD根据告警实际威胁程度定级。 数据源：CTS日志。 此调查结果通知您，发现一个与历史情报相似的恶意IP尝试调用API，该API通常用于启动计算资源，如ECS实例。

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紧密中心度（closeness）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID。 String - - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 closeness Double

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False 客户有说出的句子 1.1.1.1.1 sentence_id string False 句子ID 1.1.1.1.2 sentence_name string False 句子名称 1.1.1.1.3 category_id string False 句子分类ID 1.1.2

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（可选）点位计算 点位计算特性为可选项，支持点位清洗和点位缩放功能。具体描述请参见点位计算。 使用点位计算特性，会造成一定的性能消耗，性能消耗在10%以内。 点位缩放 增加点位缩放配置，在基于IoT边缘实现OT数采章节的配置上，可以选择增强功能“高级配置 > 点位缩放”。 访问I

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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non-schedule]。add-labels：添加计算节点标签。delete-labels：删除计算节点标签。stop：停止节点。reboot：重启节点。start：启动节点。schedulable：设置节点可被调度。non-schedule：设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit

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批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink ClickHouse on CCE部署指南 Spark on CCE with OBS安装使用指南

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部署计算节点 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（多方安全计算和可信联邦学习），需要部署计算节点，将数据上传，作为可信计算服务的输入，通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云容器引擎（CCE，Cloud Container

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计算资源数量 ERS提供集群可部署Pod的数量计算功能。 计算资源数量 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 弹性资源服务（ERS）”。 选择左侧导航栏的“资源计算工具”，进入“O&M tools”页面。 选择集群名称，输入Pod CPU 规格和Pod

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创建HetuEngine计算实例 操作场景 本章节指导用户新创建HetuEngine计算实例。计算实例创建成功后，停止集群前需手动停止计算实例；重启集群后，要使用集群中的计算实例，需要手动启动计算实例。 单个租户可以创建多个计算实例，多个计算实例负载均衡，可以提高性能及容错能力（ MRS

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