自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。

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AOM优势2 海量日志管理 高性能搜索和业务分析，自动将关联的日志聚类，可按应用、主机、文件名称、实例等维度快速过滤。 关联分析 应用和资源层层自动关联，通过应用、组件、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，直击异常。 生态开放 开放了运营、运维数据查询接口和采集标准，支持自主开发。

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任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。

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在界面左侧树单击环境，单击“异常”，切换至异常页签。 在异常页签单击要查看的具体实例，可以查看该实例的应用异常监控数据。 概览 展示所选实例异常总次数。 异常 对应用的异常日志进行监控，监控的指标包括异常类型、总次数、消息、异常堆栈、异常调用链。 搜索：搜索框设置搜索条件后，单击，查看满足搜索条件的实例列表。

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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在界面左侧树单击待查看异常环境后的。 单击“异常”，切换至异常页签。页面默认展示所“全部实例”的“异常日志”异常日志信息。具体指标以及说明，参见表1。 图1 异常监控数据 表1 异常日志参数说明列表 指标集 参数 说明 异常 类名 发生异常的所在类。 异常类型 该异常的类型。 日志类型

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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在“切割”界面，选择需要切割的列，单击“执行切割”。 再使用其他标注工具进行标注。 使用聚类工具，将不同列按共同特征数据进行聚合进行标注。 单击。 在“聚类”界面，选择聚类方式，选择需要聚类的列，单击“执行聚类”。 再使用其他标注工具进行标注。 标注后的异常值数据显示为红色。 标注完成后，单击，进行保存。 在“提示”对话框单击“确定”。

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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 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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用性能异常，并结合AOM（应用运维管理）的应用运维指标进行综合判断。 找到应用性能瓶颈后，可以通过CodeArts PerfTest（性能测试 ）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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异常恢复 评估后创建迁移任务失败怎么办？ 源端对象存储访问频率过高导致迁移失败怎么办？ 迁移任务执行失败怎么办？ 迁移任务组执行失败怎么处理？ SMN消息通知功能无法正常使用怎么办？ 如何解决KMS状态错误导致的迁移任务失败？ 迁移失败后提示“无法读取归档类型数据，请解冻数据后进行迁移”该如何处理？

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异常处理 HTTP状态码 OBS服务端错误码 SDK公共结果对象 日志分析

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异常处理 挂载并行文件系统失败 取消挂载并行文件系统失败

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