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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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增强Ⅱ型规格 集群 副本集 父主题： 测试数据

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音频增强管理 enableUserVolumeNotify public abstract int enableUserVolumeNotify(int interval); 【功能说明】 设置音量值上报回调函数(onUserVolumeStatsNotify)的回调周期。 【请求参数】

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查询样本列表 查询数据集的样本列表，不支持表格类型数据集。 dataset.list_samples(version_id=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一：查询数据集样本列表 from modelarts.session import

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获取样本搜索条件 功能介绍 获取样本搜索条件。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{data

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一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 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

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低光照增强 功能介绍 夜晚或光线暗区域拍摄的图像存在人眼或机器“看不清”暗光区域的情况。针对此类场景，低光照增强可以将图像的暗光区域增强，使得原来人眼不可见区域变得可见，突显图像中的有效视觉信息。使用时用户发送待处理图片，返回低光照增强后的结果图片。 前提条件 在使用低光照增强服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。

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集群监控增强 P99时延监控 HTTP状态码监控 父主题： 集群增强特性

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导入性能增强 背景信息 使用说明 性能数据 父主题： 集群增强特性

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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同特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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创建样本分布统计作业 创建样本分布统计作业步骤如下： 在“作业管理 > 多方安全计算”页面单击创建，进入sql开发页面，展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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集群增强特性 向量检索 存算分离 导入性能增强 流量控制2.0 流量控制1.0 大查询隔离 索引监控 集群监控增强 聚合增强 读写分离 索引回收站

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MRS 安全增强 MRS作为一个海量数据管理和分析的平台，具备高安全性。MRS主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中，提供隔离的网络环境，保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。

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模型。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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1 训练相关参数：批量训练样本个数。 max_epoch 100 训练相关参数：训练遍历数据集次数。 g_learning_rate 0.0001 训练相关参数：生成器训练学习率。 d_learning_rate 0.0001 训练相关参数：判别器训练学习率。 log_frequency

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