algorithm_type String 纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1)

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提供场景库管理和分布式运行能力，覆盖大部分驾驶路况，提升自动驾驶安全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用

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algorithm_type String 纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET work_step String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION

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algorithm_type 是 String 纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET work_step 否 String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION

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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。 降低偏度值，残差可以更好的满足正态性、独立性等假设前提，使其更加符合后续对数据分布的假设，降低了伪回归的概率。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理

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taskType String 集群升级任务类型： Cluster: 集群升级任务 PreCheck: 集群升级预检查任务 Rollback: 集群升级回归任务 Snapshot: 集群升级快照任务 PostCheck: 集群升级后检查任务 taskID String 升级任务项ID status

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对泛化任务批量删除。 删除后不可恢复，请谨慎操作。 被批量仿真使用的泛化场景不允许删除。 敏感性分析 Octopus平台支持基于参数组合、回归训练、敏捷性评定三个参数空间分析得到的敏感性分析结果，主要对逻辑场景的参数空间进行敏感性分析。在泛化任务完成的批量仿真任务后加上敏感性分析

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。 1级：基本功能验证，可用于继承特性的基本特性验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左右。 2级：重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中功能测试，占比60%左右。 3级：一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试，占比15%～20%左右。 4级：特殊输

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taskType String 集群升级任务类型： Cluster: 集群升级任务 PreCheck: 集群升级预检查任务 Rollback: 集群升级回归任务 Snapshot: 集群升级快照任务 PostCheck: 集群升级后检查任务 taskID String 升级任务项ID status

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编译、调试、重构，也可以是一个开发周期的规划、开发、测试、回归、发布。也就是说，这个单元可大可小，都可以使用迭代来进行描述。 冲刺（Sprint）特指在Scrum中的某个产品开发周期，是一个2-4周的规划、开发、测试、回归和发布过程。 15 燃尽图可以说明什么问题？ 燃尽图一般用来跟踪一个冲刺的进度状态。

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在“连接方式”下拉框中选择连接方式。 单击“确定”，执行数据连接。 数据去噪 用户可以通过数据去噪，筛选掉时间序列中的异常数据。噪声分析方法： 通过局部线性回归的方法对数据进行平滑处理，得到每个点对应的预测值。 通过观测值与预测值之间的误差error的3sigma确定误差上限，超出上限的点为噪声点。

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单击新建文件夹，创建名称为input和output的文件夹 图17 选择input文件夹作为下载路径 准备自己需要训练的算法。可在AI Gallery社区内订阅算法，以线性回归-LinearRegression为例。 图18 订阅算法 等待数据集下载完成后，即可创建训练作业。 图19 创建训练作业 图20 选择订阅的自动学习算法-预测分析

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发方法论，并基于华为云CodeArts工具链进行固化和承载。 下面让我们逐一解读HE2E DevOps实施框架的几个主要部分。 影响地图，回归商业的初心 简单的讲，影响地图是这样的一个思维逻辑和组织结构：为什么（Why）>谁（Who）>怎样（How）>什么（What） 也就是：我

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taskType String 集群升级任务类型： Cluster: 集群升级任务 PreCheck: 集群升级预检查任务 Rollback: 集群升级回归任务 Snapshot: 集群升级快照任务 PostCheck: 集群升级后检查任务 taskID String 升级任务项ID status

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taskType String 集群升级任务类型： Cluster: 集群升级任务 PreCheck: 集群升级预检查任务 Rollback: 集群升级回归任务 Snapshot: 集群升级快照任务 PostCheck: 集群升级后检查任务 taskID String 升级任务项ID status

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联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过EDR（Endpoint Detection and Response，端点侦测与回归）数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 漏洞扫描服务 （可选） 资产发现 基于客户提供的IP网段，主动发现网段内

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b、grb1、grib1、gr2、grb2、grib2，详见气象类数据集格式要求。 预测类 时序 支持csv，详见预测类数据集格式要求。 回归分类 支持csv，详见预测类数据集格式要求。 其他类 用户自定义 支持构建CV场景中包含图片和标注文件的图像分类数据集，如图片+CV标注、

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信息一致的任务，生成的任务yaml文件为空。 单击“保存”完成复制任务。 基线化ODG图 ATGen支持对ODG图进行基线化沉淀，便于后续回归测试任务、兼容性测试复用。 在“ODG图”页面中，单击右上方“基线化”。 在弹框中的下拉栏，可以输入“基线图名称”进行新建基线，也可以在下拉栏中选择并合入到其他基线。

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策略，需在特征工程中提交排序样本预处理，创建完成后才可以正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页

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联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过EDR（Endpoint Detection and Response，端点侦测与回归）数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 威胁信息服务 威胁信息检索 支持全球恶意IP、恶意 域名 、恶意文件、漏洞

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时间存在的特性分支上工作，并且定期向主干合并，同时始终让主干保持可发布状态，并能做到在正常工作时段里按需进行一键式发布。开发人员在引入任何回归错误时（包括缺陷、性能问题、安全问题、可用性问题等），都能快速得到反馈。一旦发现这类问题，就立即加以解决，从而保持主干始终处于可部署状态。”

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