批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题： 联邦预测作业

查看更多 →

预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用户在华为云上的历史成本和历史用量情况，对未来的成本和用量进行预测。您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，并根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。由于预测是一种估计值，因此可能与您在每个账期内的实际数据存在差异。

查看更多 →

资产时序探索 选择根资产 选择资产 选择属性 父主题： 时序分析

查看更多 →

时序分析简介 概念简介 功能简介 父主题： 时序分析

查看更多 →

参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

查看更多 →

AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

查看更多 →

变量 输入变量 输出变量 本地变量 父主题： Terraform 配置指南

查看更多 →

的属性。 递归地嵌套变量引用，提高灵活性。 合并多个变量引用以相互覆盖。 只能在serverless.yml的values属性中使用变量，而不能使用键属性。因此，您不能在自定义资源部分中使用变量生成动态逻辑ID。 从环境变量中引用变量 要引用环境变量中的变量，请在serverless

查看更多 →

变量 输入变量 输出变量 本地变量 父主题： 配置指南

查看更多 →

变量 变量连接器包含“追加到数组变量”、“追加到字符串变量”、“数值递减”、“数值递增”、“初始化变量”、“变量赋值”六个执行动作。建议使用变量V2连接器。 连接参数 变量连接器无需认证，无连接参数。 追加到数组变量 需要先定义一个数组变量，可将值内填写的数据，以字符串的形式追加

查看更多 →

。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整

查看更多 →

查询时序数据 功能介绍 该接口用于查询指定时间范围内的监控时序数据，可以通过参数指定需要查询的数据维度，数据周期等。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/samples 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

查看更多 →

查询时序数据 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时序数据为例。 涉及的基本信息 查询时序数据前，需要确定节点的ID和集群ID的值，节点ID值可以在E CS 的dimensions中查看，集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面，基本信息的dimensions中查看。 因指标格

查看更多 →

快速创建时序表 场景介绍 时序表继承普通表的行存和列存语法，降低了用户学习成本，易理解和使用。 时序表具备数据生命周期管理的能力，每天各种维度的数据爆炸式增长，需要定期给表增加新的分区，避免新数据无法存储。而对于很久之前的数据，其价值较低且不经常访问，可以定期删除无用的数据。因此

查看更多 →

基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

查看更多 →

分子属性预测 基于盘古药物分子大模型，预测化合物ADMET相关的80多种成药属性，有些属性的预测值会给出置信区间，更好地辅助分子设计。 单击“分子属性预测”功能卡片，进入配置页面。 图1 小分子配置页面 在配置页面输入分子信息，及配置相关参数。 输入方式：支持绘制分子、选择文件、手动输入。

查看更多 →

使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1 2

查看更多 →

预测接口（排序） 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是

查看更多 →

AI优化光层调测：用于波分网络BER评估模型训练，评估调测后各点功率在特定路径状态及相邻波状态下的收端BER性能，解决多物理效应下E2E性能评估问题。提供1个训练集，362维特征。 核心网训练数据集 提供用于核心网场景AI模型训练的数据，包括IMS、EPC、P-GW等网络设备的性能、告警、业务体验等数据。

查看更多 →

数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1, 0, 0]表示，1用向量[0

查看更多 →

计算指标的平均策略。 包含如下选项： auto macro micro weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图

查看更多 →