入值。取值 RAM DOM。 训练数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。 开启调度 开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。 “调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “选择时间”：当

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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务器的管理内存容量”。物理 服务器 的管理内存容量通常包括XEN，Kdump等管理 弹性云服务器 时所需要的内存总量，该部分内存无法作为弹性 云服务器 操作系统所使用的内存，约占分配给用户的可用物理内存的2%~3%。 分配：已用内存容量，统计已经分配给用户的可用物理内存上被已创建的弹性云服务

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数据库迁移服务 计算增值服务 大数据基础设施专家服务 工业智能体 使能服务 AI平台开发与实施服务 云会议交付实施服务 数据上云设计与实施服务 行业AI上云与实施服务 华为云DevSecOps设计与实施服务 物联网上云与实施服务 城市智能体 使能服务 Landing Zone设计与实施服务 华为云政务类解决方案集成交付服务

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向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366

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黑名单所在路径。 黑名单中的物品不能出现在最终推荐结果集里面。黑名单内容需要存储在OBS上。 白名单地址 白名单所在的路径。白名单之外的物品不应该出现在最终推荐结果集里。白名单内容需要存储在OBS上。 历史行为过滤 单击增加历史行为过滤，单击后方的删除过滤行为。指定与用户个性化的物品候选集过滤

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云上网络架构设计 华为云后不同场景的网络方案以及方案原理 云上计算架构设计 计算架构概述、云主机计算服务、云函数计算服务 云上存储架构设计 数据存储概述、云上数据存储、云上数据备份、云上数据加速、存储容灾架构设计 云上数据库架构设计 数据库概览及上云分析、华为云关系型数据库、华为云非关系型数据库、华为云数据库生态

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主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。

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什么是数据上云设计与实施服务？ 提供对象存储和文件存储数据上云规划设计、上云实施、云上优化全方位服务，帮助客户安全、可靠、高效上云。 父主题： 关于服务咨询

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。 安全态势大屏：提供全局的攻击防御大屏展示。 漏洞扫描服务 表2 漏洞扫描服务功能描述 功能 描述 漏洞扫描 漏洞扫描支持系统扫描、应用扫描等多种扫描类型，并为扫描出的漏洞提供修复建议。同时支持漏洞扫描报告下载。 资产发现 基于客户提供的IP网段，主动发现网段内的联网资产。经客

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线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预处理技术试图改变系数矩阵的谱性质，将一个困难问题转化为另一个易于迭代求解的同解线性方程组。 非线性迭代法：基于迭代法实现CAE场景中非线性问题的高效快速求解。

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置调度的时间间隔。 基于用户的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐采用经典算法基于用户的协同过滤(UserCF)进行召回。基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对物品的喜欢（如购买，收藏，内容评论或分享），并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同物品的态度和

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“源数据”参数与“teleportshare”的区别？ “源数据”参数是可选参数，解决用户有不同数据目录源，导入到不同的目的桶或不同的目录的需求问题。为待传输数据设置指定目录。“源数据”参数未关联到Teleport设备，仅用于指导华为数据中心后台将用户对数据的不同预设需求，导入到创建目的桶中。

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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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更换考勤组后，考勤数据如何计算？ 考勤数据是按照员工所处的考勤组的考勤规则和员工实际出勤情况来核算的，通常以一个自然日为一个核算周期，也就是说在次日0时会启动计算。更换考勤组后，今日已打卡记录将会按照新的规则来计算考勤，历史考勤数据则保持不变。 如果在当天0点之前，员工被移除了考

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描效率低。 处理方式： 对按照时间特征存储和访问的大表设计成分区表。 分区键一般选离散度高、常用于查询过滤条件中的时间类型的字段。 分区间隔一般参考高频的查询所使用的间隔，需要注意的是针对列存表，分区间隔过小（例如按小时）可能会导致小文件过多的问题，一般建议最小间隔为按天。 场景6：行存表求count值

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域名 和9个与其相关的子域名或泛域名。 同一个域名对应不同端口视为不同的域名，例如www.example.com:8080和www.example.com:8081视为两个不同的域名，将占用两个不同的域名防护额度。 WAF支持上传的证书套数和WAF支持防护的域名的个数相同。例如，购

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于云HPC的高性能计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输入数值计算求解器，通过内置的各求解器以及底层算子，求得问题的解，如图1。 图1 数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性

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数据集，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

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计算文件的md5值 计算一个文件的md5值。 接口调用 std::string hilens::MD5ofFile(const std::string & filepath) 参数说明 表1 参数说明 参数名 说明 file 文件路径。 返回值 字符串，文件的MD5值。如果读取文件失败，则返回空字符串。

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