来迭代模型；或在实验阶段，有一个可以优化训练的性能的想法，则会回到开发阶段，重新优化代码。 图1 模型开发过程 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI

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根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。

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应用场景 多种模型设计 应用：软件设计开发。 场景特点：软件设计和开发过程会有不同的角色参与其中，统一设计建模语言减少沟通成本。 适用场景：支持4+1视图和UML模型在线设计，为用户提供可视化建模语言。 模型协同设计 应用：项目协同设计。 场景特点：工程庞大、周期短的情况，需要投入多人同时开发建模。

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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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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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关系建模 逻辑模型是利用实体及相互之间的关系，准确描述业务规则的实体关系图。逻辑模型要保证业务所需数据结构的正确性及一致性，使用一系列标准的规则将各种对象的特征体现出来，并对各实体之间的关系进行准确定义。同时，逻辑模型也为构建物理模型提供了有力的参考依据，是最终成功设计数据库过程中必不可少的一个阶段。

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创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间，并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页，单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”，如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示，配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”，完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页，项目新增完成，如图2所示。

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用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的 数据仓库 是DWS或 DLI 。

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Studio）：是iDME数据模型开发平台，当前仅支持基于数据建模引擎能力创建和设计应用及数据模型。 数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）：沉淀工业产品数据管理业务的优秀实践及模型标准，预置开箱即用的数据管理功能，基于元模型的理念提供灵活的数据模型扩展能力、以开放的云原生技术

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输入订单产品工艺流程信息，通过生产线仿真建模运行分析，输出生产线的人员、设备等合理的配置数量。 仿真业务模型管理与共享 定义仿真模型库、算法及基础参数，作为企业数字化仿真验证的基础。实现对仿真模型的分类管理，企业可根据自己的业务对仿真模型进行场景化的分类管理。支持业务场景分类的增加与合并，分类列表改变

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关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

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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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SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。

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模型转换及打包 华为智能摄像机由wk文件打包生产的RPM文件驱动，平台提供文件转换服务和算法文件打包服务。如果用户只需要线上调试部分功能，不需要上线算法，也可以不打包RPM文件直接进入下一步。 模型转换 在首页导航栏，进入“模型转换及算法文件打包”页面。 单击“模型转换”，进入模型转换页面。

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界面样式、字段变更时的触发事件等。如果把待开发的业务系统比作一部电影，对象就是电影中的各个角色，需要勾勒角色的外貌、性格特点、人物关系和所经历的剧情。 AstroZero低代码平台中的对象包括如下几种： 标准对象 标准对象是低代码平台预置的对象，对象名称和对象字段均已定义好，可以满足最基本的业务需要。

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使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。

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指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 Ascend芯片 As

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选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（

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介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 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

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