基于CAS的应用认证集成 验证票据 父主题： API

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转换关键参数准备 对应的模型转换成MindIR格式，通过后端绑定的编译形式来运行以达到更好的性能（类似静态图的运行模式），所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape，包含batch信息。 MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的inp

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了将SAP HANA的备份文件上传到OBS的示例脚本，详细信息请参见《SAP备份上传OBS最佳实践》。 提升备份数据传输到OBS的性能 设置SAP HANA备份文件的最大文件大小，将备份文件拆分成小文件，有利于提高备份文件上传OBS的性能，但也会增加业务网络的负载。 我们以一个7

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SAP应用基于文件的备份 此方案适用于以下几种场景的备份： 云硬盘快照无法满足要求的场景 挂载了弹性文件服务目录的备份 少量文件变化时，单独对变化文件的备份 基于文件的备份，您可以通过使用tar,、cpio、 rsync、scp等命令，对目录或文件进行压缩、拷贝、传输。 关于如何

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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典型场景说明 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序，用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。主要操作步骤： 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据（样例代码中数据为随机生成）。

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获取对应的图像数据。 接口说明 本接口调用后，可以获取到人脸图像。注意：使用GET方法时ac CS RFToken需要放置在headers头部域中。 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型 位置 参数说明 无 无 无 无 无 表2 返回值 参数 类型

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参数说明 id int 32位整数 错误id， code int 32位整数 错误码 param Object param 对象 失败响应的附带参数。 父主题： 硬终端开放性

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人脸库资源管理 创建人脸库 查询所有人脸库 查询人脸库 删除人脸库 父主题： API

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做为基础，保证资源充足，无需排队。为生物测序行业量身定做的业务流程，更贴近您的业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用的秒级弹性伸缩能力，在流量突增时能快速弹性扩容，保障业务的连续性和高稳定性。当前支持按性能、时间、周期的弹性伸缩策略，您可以自由组合策略以应变业务峰值突发变化。

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收获机遇：获得认证的学员，将具备相应领域的技术知识与实践技能，其职业规划将拥有更多可能，实现职业进阶 收获信任：认证证书能够让学员的知识广度和技能深度显性化，助力学员快速赢得雇主、客户和同事的信任 收获自信：在备考过程中激发潜能、达成目标，通过自身不懈努力赢得认证，将加深对自身能力的肯定，更易走向成功

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HBase样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握HBase的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。

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一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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查看磁盘读写吞吐量 图3 查看IOPS 临时表长时间未释放 具体排查方法请参考1~3，如果查询的结果中年龄最大的表是“tmp_%”开头的表，如果不确认是否是临时表，可以查看表的属性。 查看年龄最大的表的属性，如果“relpersistence”字段为“t”，表明该表是临时表。 select

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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重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行

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感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图

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获取返回结果“Headers”中的“X-Subject-Token”即为Token。 关于token有效期的详细说明请参见获取IAM用户Token（使用密码）。 图6 获取Token 步骤4：调用服务 人脸识别API的请求Body参数中输入数据支持图片的Base64编码、图片文件和图片URL路径，本示例中使用图片文件。

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数据长度 faceID Uint32 32位整数 人脸ID 表3 error 参数 类型 取值范围 参数说明 id int 32位整数 错误id， code int 32位整数 错误码 param Object param 对象 失败响应的附带参数。 父主题： 硬终端开放性

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GS_ABO_MODEL_STATISTIC GS_ABO_MODEL_STATISTIC系统表用于存储ABO基于反馈基数估计模型的元信息，模型名称，算子信息等。 分布式场景下提供此系统表，但基于反馈基数估计能力不可用。 父主题： AI

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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