APP特征信息中，MD5值如何填写？ APP特征信息中的MD5值，指的是APP证书的数字指纹值。对于安卓版APP，请填写证书的MD5值（以16进制形式填写）。对于苹果版APP，请填写证书的SHA-1值（以16进制形式填写）。 父主题： APP备案FAQ

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介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培

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CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” cce-endpoint-public-access

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内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。 相关云服务和工具 弹性云服务器

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TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 对于优化的超参数类型，TPE算法本身是没有限制的，但出于面对普通用户节省资源的目的，ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float，如果想离散型和连续型参数混用的话，可以调用rest接口。

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安全漏洞报告中问题文件或者漏洞特征信息为空? 安全漏洞扫描结果中，我们会展示相关的问题文件及特征信息，但是在实际报告会发现存在问题文件或者漏洞特征信息为空的情况，如下图所示： 这是因为部分检查项是针对全局性的，不针对某个文件，所以存在问题文件跟漏洞特征信息为空情况，属于正常现象。 父主题：

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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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发布服务 如果当前特征工程操作流处理效果比较好，可以得到比较优质的训练数据，可以将当前的特征工程发布成服务。复用此特征工程服务对其他数据进行相同的特征操作。 发布特征工程服务 在特征工程首页的“特征工程”页签，单击特征工程对应“操作”列的，在展开的下拉框中单击图标。 弹出“发布服务”对话框。配置对话框参数：

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，执行当前的特征操作流。添加的数据集，必须满足特征维度和特征列数量与当前特征工程绑定的数据集一致，否则会执行失败。 使用JupyterLab开发平台创建的算法工程，界面所有特征操作执行完成后，单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据集 > 生成 数据实例 ”，在新增的“生成数据

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主动防御：中云网安的AI赋能解决方案专为应用安全防护设计，提供实时监测、态势感知、非嵌入式动态加固的能力，提升整体网络安全防护能力。 智能学习算法：集成自研的安全算法模型和应用学习技术，实现私有化学习，识别未知威胁和0-day攻击，实现主动防御，无感知的进化式更新，提供强大的安全防护能力。

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筛选历史，筛选记录内的规则名即为此处设置的筛选规则名称，单击筛选历史记录内的筛选规则名可以查看对应的筛选结果。 可选特征：展示当前数据的所有特征信息。 已选特征：展示用户在“可选特征”中勾选出的所有特征，支持删除已选特征。 在“可选特征”框中勾选需要显示的特征列。 同时包含下述操作：

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需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。 关键词提取，只有当关键

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Box-Cox变换 用于连续的响应变量不满足正态分布时，进行数据变换，达到接近正态分布的目的。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数，进而确定应采取的数据变换形式。 使用Box-Cox变换的优点： 数据得到的回归模型优于变换前的模型，变换可以使模型的解释力度等性能更加优良。

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样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量，提升特征操作的处理速度。 数据服务 支持网络工参、性能、告警等各种类型数据的快速采集。一方面提供大量工具提升 数据治理 效率，同时应用多租户隔离、加密存储等安全技术，保障数据的全生命周期安全。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。

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中展示的特征列的个数即为设置的“选择特征数”值。列表默认按照相关性评分降序展示所有的特征列。 选择特征列。 保留分析结果所有Top N个特征列。 单击Top N柱状图结果下方的“应用”。 页面跳转至JupyterLab环境编辑区域并生成“选择特征”代码框，“列选择”下展示的“列名”为柱状图展示的所有特征列。

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57维特征。 跨域训练数据集 提供用于跨域场景AI模型训练的数据，包括视频体验相关的端到端数据集合。 场景案例 视频优化：基于视频终端（STB）的KPI、KQI、告警等数据的分析，建立视频质差预警模型，提升视频故障处理效率，实现视频体验提升。提供3个训练集，共128维特征。 父主题：

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采样方法 数据样本采样的方法。 包含如下方式： 随机采样：随机选取指定数量的样本。 随机百分比：随机选取指定百分比的样本。 前N条：按照从前往后的顺序选取指定数量的样本。 全量：选取全部样本。 采样参数 采样方法为“随机采样”或“前N条”时，取值为记录数；采样方法为“随机百分比”时，取值为百分比。

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行数 数据的样本数量。 列数 数据的特征列数量。 状态 数据的当前状态。 创建时间 数据创建的时间。 操作 可对数据执行的操作： ：查看数据详情。 ：修改数据信息，包括：实例别名、数据类型、文件编码、分隔符、标题行。 ：删除数据。 ：对数据执行已有特征工程的操作流，并生成新的数据。特

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运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如果用户对算法比

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用于处理评估/预测数据的数据预处理作业。注意，作业中所选的数据集应为评估/预测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”，在弹窗中选择训练数据的预处理作业后，单击“保存”。

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业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有

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