缺陷处理流程和注意事项 产品缺陷处理不仅仅是测试提单，开发修复。缺陷问题单应该清晰、全面、可追溯，处理流程包含发现、重现、确认、修复、自验证、回归测试、关闭等环节。 开发、测试的协作问题 产品测试过程中，测试人员会记录缺陷问题单，转给开发人员处理，跟踪问题处理和闭环关闭。缺陷单是开发

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限获取。 目的端桶权限获取 目的端桶需要的权限包括：列举桶，获取桶位置，列举对象，获取对象元数据，获取对象内容，上传对象，列举已上传段，取回归档存储对象。获取方式参见目的端桶权限获取。

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Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称 说明 名称 自定义

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切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。

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组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过性能测试服务，希望将性能压测本身的工作持续简化，将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身，同时降低成本、提升稳定性、优化用户体验，帮助企业提升商业价值。 图1 性能测试 产品功能 性能测试服务提供了HT

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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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源分布等。应用缺陷正交分析、四象限缺陷分析等。 测试执行情况统计：统计设计的各类测试用例数量和比例、执行测试用例数量、测试用例执行通过率、回归测试次数，测试执行人力投入和测试执行周期等。 测试充分性和测试能力统计：统计需求和功能特性覆盖情况，测试执行完成率、代码测试覆盖率、测试自动化率、测试用例缺陷命中率等。

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TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition Function），下一个搜索点为采集函数的

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取方式参见源端桶权限获取。 目的端桶需要的权限包括：列举桶，获取桶位置，列举对象，获取对象元数据，获取对象内容，上传对象，列举已上传段，取回归档存储对象。获取方式参见目的端桶权限获取。 已在OBS服务中创建桶。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，在下拉框中选择区域。

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ACE（Alternating Conditional Expectation）是一种在回归分析中寻找响应变量Y（标签）与预测变量X（特征）之间最佳转换的算法，这些（转换后的）预测变量和（转换后的）响应变量之间产生最大的线性效应。ACE分析只支持回归类任务。 在JupyterLab环境编辑区域，“选择数据”代码框下方单击“数据探索”。

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计。 套件管理 基于测试用例组装手工测试套件或接口自动化测试套件。测试套件用于管理一组测试用例。一般可以使用测试套件来进行多轮次或多迭代的回归测试。根据用例类型的不同，可以选择新建手工测试套件或接口自动化测试套件。 接口自动化测试用例 接口自动化用例模拟HTTP客户端，和 服务器 建

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序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦支持LR算法 LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。 TICS 采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。

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指的资源的申请、创建、交付、运维以及最终的销毁释放过程。 故障演练 故障演练指通过沉淀通用的故障场景和可控成本在线上故障重放，以持续性的演练和回归方式的运营来暴露问题，不断验证和推动系统、工具、流程、人员能力的提升，从而提前发现并修复可避免的重大问题，或通过验证故障发现手段、故障修复能力来达到缩短故障修复时长的作用。

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目的端桶需要的权限包括：列举桶内对象，获取桶区域位置，获取桶列表，获取对象元数据，修改对象元数据，获取对象内容，上传对象，列举多段上传任务，取回归档存储对象。 目的端权限获取方式分为两种，可任选一种方式获取。 基于系统策略获取OBS Administrator权限，获取方式参见创建用户组并授权。

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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, LightGBM LOGISTIC_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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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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