参考：作业分片维度 CDM 在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 （ DLI ） 支持分区表的分区信息分片。

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参考：作业分片维度 CDM在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖 探索（DLI） 支持分区表的分区信息分片。

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物理磁盘已使用总容量和物理磁盘总容量指标仅统计本地磁盘分区的文件系统类型，不统计主机通过网络形式挂载的文件系统（juicefs、nfs、smb等）。 表2 主机指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 clusterName 集群名称。 gpuName GPU名称。 gpuID GPU ID。 npuName

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总Bps（aom_node_network_total_bytes） 该指标用于统计测试对象出方向和入方向的网络流速之和。 ≥0 字节/秒（Byte/s） 表2 网络指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

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String 所属维度ID，填写String类型替代Long类型。 owner String 资产责任人。 dimension_type String 维度类型。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 code_table_id

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String 所属维度ID，填写String类型替代Long类型。 owner String 资产责任人。 dimension_type String 维度类型。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 code_table_id

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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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呼叫明细维度实时接口 查询指定callId的呼叫基本信息 查询指定座席私有呼叫callId的详细呼叫信息 查询指定callId的通话详单 父主题： 实时数据查询类接口

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查看逆向维度表任务 功能介绍 查看逆向维度表任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/dimension/database 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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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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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark UI

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数据治理 度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式，包括11个治理模块，60多个调查问卷事项，全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式，由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分，作为一个工具手段持续推动

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据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大，或者模型的学习率设置得过小，导致模型的收敛速度太慢，无法达到最优解。您可以尝试增大训练轮数或者增大学习率的方式来解决。

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弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。例如，HPA

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learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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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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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AI应用的低门槛、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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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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